O Financial Agentic RAG combina ingestão de documentos, recuperação com base em embeddings e geração alimentada por GPT para oferecer um assistente de análise financeira interativo. Os pipelines do agente equilibram busca e IA generativa: PDFs, planilhas e relatórios são vetorizados, permitindo recuperação contextual de conteúdo relevante. Quando um usuário envia uma pergunta, o sistema busca os segmentos mais correspondentes e condiciona o modelo de linguagem para produzir insights financeiros concisos e precisos. Pode ser implantado localmente ou na nuvem, suportando conectores de dados personalizados, templates de prompt e lojas de vetores como Pinecone ou FAISS.

Query-Bot integra ingestão de documentos, segmentação de texto e embeddings vetoriais para construir um índice pesquisável a partir de PDFs, arquivos de texto e documentos Word. Usando LangChain e GPT-3.5 Turbo da OpenAI, processa as consultas do usuário ao recuperar trechos relevantes e gerar respostas concisas. A interface baseada em Streamlit permite aos usuários enviar arquivos, acompanhar o histórico de conversas e ajustar configurações. Pode ser implantado localmente ou em ambientes de nuvem, oferecendo uma estrutura extensível para agentes personalizados e bases de conhecimento.