Crawlr é um agente de IA de código aberto baseado em CLI, desenvolvido para agilizar o processo de ingestão de informações baseadas na web em bancos de dados de conhecimento estruturados. Utilizando modelos GPT-3.5/4 da OpenAI, ele navega por URLs especificados, limpa e segmenta HTML bruto em segmentos de texto significativos, gera resumos concisos e cria incorporação vetorial para busca semântica eficiente. A ferramenta suporta configuração da profundidade de rastreamento, filtros de domínio e tamanhos de segmentos, permitindo aos usuários adaptar pipelines de ingestão às necessidades do projeto. Automatizando a descoberta de links e o processamento de conteúdo, Crawlr reduz esforços manuais, acelera a criação de sistemas FAQ, chatbots e arquivos de pesquisa, além de se integrar perfeitamente a bancos de dados vetoriais como Pinecone, Weaviate ou instalações locais de SQLite. Seu design modular permite fácil extensão com analisadores personalizados e provedores de incorporação.

Agentic-RAG-DeepSeek combina a orquestração agentica com técnicas RAG para habilitar aplicações avançadas de conversação e pesquisa. Primeiro, processa corpora de documentos, gerando embeddings usando LLMs e armazenando-os na base de dados vetorial DeepSeek. Em tempo de execução, um agente de IA recupera passagens relevantes, constrói prompts sensíveis ao contexto e usa LLMs para sintetizar respostas precisas e concisas. A estrutura suporta fluxos de trabalho de raciocínio iterativos de múltiplos passos, operações baseadas em ferramentas e políticas personalizáveis para comportamento flexível do agente. Desenvolvedores podem ampliar componentes, integrar APIs ou ferramentas adicionais e monitorar o desempenho do agente. Seja construindo sistemas de perguntas e respostas dinâmicos, assistentes de pesquisa automatizados ou chatbots específicos de domínio, Agentic-RAG-DeepSeek fornece uma plataforma modular e escalável para soluções de IA baseadas em recuperação.

AI_RAG fornece uma solução modular de geração aprimorada por recuperação que combina indexação de documentos, busca vetorial, geração de embutimento e composição de respostas orientadas por LLM. Os usuários preparam corpora de documentos de texto, conectam um armazenamento vetorial como FAISS ou Pinecone, configuram pontos finais de incorporação e LLM, e executam o processo de indexação. Quando uma consulta chega, o AI_RAG recupera as passagens mais relevantes, as alimenta juntamente com o prompt no modelo de linguagem escolhido e retorna uma resposta fundamentada no contexto. Seu design extensível permite conectores personalizados, suporte a múltiplos modelos e controle granular sobre parâmetros de recuperação e geração, ideal para bases de conhecimento e agentes conversacionais avançados.