Granite Retrieval Agent fornece uma plataforma flexível para desenvolvedores construírem agentes de IA generativa reforçada por recuperação que combinam pesquisa semântica e grandes modelos de linguagem. Os usuários podem ingerir documentos de diversas fontes, criar embeddings vetoriais e configurar índices de Azure Cognitive Search ou outros armazenamentos vetoriais. Quando uma consulta chega, o agente busca as passagens mais relevantes, constrói janelas de contexto e chama APIs LLM para respostas ou resumos precisos. Suporta gerenciamento de memória, orquestração de cadeia de pensamento e plugins personalizados para pré e pós-processamento. Deployável com Docker ou diretamente via Python, o Granite Retrieval Agent acelera a criação de chatbots orientados ao conhecimento, assistentes empresariais e sistemas de Q&A, reduzindo ilusões e aumentando a precisão factual.

RecurSearch é uma biblioteca de Python de código aberto projetada para melhorar a Geração Aumentada por Recuperação (RAG) e fluxos de trabalho de agentes de IA, permitindo busca semântica recursiva. Os usuários definem uma pipeline de busca que incorpora consultas e documentos em espaços vetoriais, então refinam iterativamente as consultas com base nos resultados anteriores, aplicam filtros de metadados ou palavras-chave e resumem ou agregam descobertas. Esse refinamento passo a passo resulta em maior precisão, reduz chamadas de API e ajuda os agentes a extrair informações profundamente aninhadas ou específicas de contexto de grandes coleções.

Embedditor é uma ferramenta de ponta open-source projetada como um equivalente eficiente ao MS Word para embutir vetores. Oferece uma interface amigável para editar as embutidas de vetor LLM, permitindo que os usuários carreguem, unam, dividam e editem o conteúdo em vários formatos de arquivo. O objetivo é otimizar as capacidades de busca de vetores, garantindo melhor desempenho e resultados de busca mais precisos. Esta ferramenta oferece considerável flexibilidade e controle sobre os processos de embutimento, tornando-se uma adição valiosa a qualquer fluxo de trabalho de busca de vetores e modelos de linguagem.