RAGFlow é um sistema de código aberto poderoso de RAG (Geração Aumentada por Recuperação), projetado para simplificar o desenvolvimento e a implantação de agentes de IA. Combina compreensão profunda de documentos com buscas por similaridade vetorial para ingerir, pré-processar e indexar dados não estruturados de PDFs, páginas web e bancos de dados em bases de conhecimentos personalizadas. Os desenvolvedores podem usar seu SDK em Python ou API REST para recuperar contexto relevante e gerar respostas precisas usando qualquer modelo LLM. RAGFlow suporta criar diversos fluxos de trabalho de agentes como chatbots, sumarizadores de documentos e geradores Text2SQL, permitindo automatizar tarefas de suporte ao cliente, pesquisa e geração de relatórios. Sua arquitetura modular e pontos de extensão facilitam a integração com pipelines existentes, garantindo escalabilidade e menos alucinações em aplicações de IA.

O QueryX é uma plataforma de ponta de Text2SQL que permite que os usuários convertem consultas em linguagem natural em comandos SQL precisos. Isso permite que usuários de todos os níveis de habilidade extraírem insights valiosos de bancos de dados complexos sem esforço. A plataforma possui recursos de IA integrados para precisão aprimorada e pode se adaptar a vários tipos de bancos de dados, garantindo compatibilidade e desempenho.