VisQueryPDF processa arquivos PDF segmentando-os em pedaços, gerando embedings vetoriais via modelos da OpenAI ou compatíveis, e armazenando esses embedings em um armazenamento vetorial local. Os usuários podem enviar consultas em linguagem natural para recuperar os pedaços mais relevantes. Os resultados de pesquisa são exibidos com texto destacado nas páginas originais de PDF e plotados em um espaço de embedings bidimensional, permitindo uma exploração interativa das relações semânticas entre segmentos do documento.

O protótipo do Motor de Contexto Cognitivo AGI (CCE) Focado em Contexto fornece um conjunto robusto de ferramentas para desenvolvedores implementarem agentes de IA com consciência de contexto. Utiliza embeddings vetoriais para armazenar interações históricas, permitindo recuperação eficiente de trechos de contexto relevantes. O motor resume automaticamente conversas longas para caber nos limites de tokens do LLM, garantindo continuidade e coerência em diálogos de múltiplas voltas. Desenvolvedores podem configurar estratégias de priorização de contexto, gerenciar ciclos de vida da memória e integrar pipelines de recuperação personalizados. O CCE suporta arquiteturas modulares de plugins para provedores de embeddings e backends de armazenamento, oferecendo flexibilidade para escalar em projetos diversos. Com APIs integradas para armazenamento, consulta e resumo do contexto, CCE simplifica a criação de aplicações conversacionais personalizadas, assistentes virtuais e agentes cognitivos que requerem retenção de memória de longo prazo.