ResearchGPT automatiza fluxos de trabalho de pesquisa acadêmica do início ao fim, integrando recuperação de artigos, análise de PDFs, extração de textos baseada em NLP e sumarização alimentada por GPT-4. Começando com um tópico de pesquisa definido pelo usuário, consulta as APIs Semantic Scholar e arXiv para reunir artigos relevantes, baixa e analisa conteúdos PDF e utiliza GPT-4 para destilar conceitos-chave, metodologias e resultados. O agente compila insights de artigos individuais em um relatório coeso e estruturado, suportando exportações nos formatos Markdown ou PDF. Opções avançadas de configuração permitem que os usuários ajustem filtros de busca, definam prompts de sumário personalizados e modifiquem estilos de saída. Ao orquestrar esses passos, o ResearchGPT reduz esforço manual, acelera revisões de literatura e garante cobertura abrangente de fontes acadêmicas.

No seu núcleo, Memary fornece um sistema modular de gerenciamento de memória adaptado para agentes de modelos de linguagem grande. Ao abstrair as interações de memória por meio de uma API comum, ele suporta múltiplos backends de armazenamento, incluindo dicionários em memória, Redis para cache distribuído e armazenamentos vetoriais como Pinecone ou FAISS para busca semântica. Os usuários podem definir memórias baseadas em esquemas (episódicas, semânticas ou de longo prazo) e utilizar modelos de embedding para preencher automaticamente os armazenamentos vetoriais. Funções de recuperação permitem uma recordação relevante do contexto durante conversas, aprimorando as respostas dos agentes com interações passadas ou dados específicos de domínio. Projetado para extensibilidade, Memary pode integrar backends de memória personalizados e funções de embedding, sendo ideal para desenvolver aplicações robustas e com estado, como assistentes virtuais, bots de atendimento ao cliente e ferramentas de pesquisa que exigem conhecimento persistente ao longo do tempo.

Rags fornece um pipeline modular para construir aplicações gerativas com recuperação aprimorada. Integra-se com lojas vetoriais populares (por exemplo, FAISS, Pinecone), oferece templates de prompt configuráveis e inclui módulos de memória para manter o contexto da conversa. Desenvolvedores podem alternar entre provedores de LLMs como Llama-2, GPT-4 e Claude2 por meio de uma API unificada. Rags suporta respostas em streaming, pré-processamento personalizado e hooks de avaliação. Seu design extensível permite uma integração perfeita em serviços de produção, possibilitando ingestão automatizada de documentos, pesquisa semântica e tarefas de geração em escala para chatbots, assistentes de conhecimento e sumarização de documentos.