A Trieve oferece soluções avançadas de busca e descoberta impulsionadas por IA, garantindo que as empresas tenham uma vantagem competitiva. Os recursos incluem busca por vetores semânticos, busca em texto integral com os modelos BM25 e SPLADE, e capacidades de busca híbrida. A Trieve também fornece ajuste de relevância, destaque de sub-sentencas e integrações robustas de API para fácil gerenciamento de dados. As empresas podem gerenciar ingestão, embeddings e análises sem esforço, aproveitando modelos open-source privados para máxima segurança de dados. Configure rapidamente e eficientemente experiências de busca líderes na indústria.

Azure AI Foundry Agents Samples fornece aos desenvolvedores um conjunto completo de cenários de exemplo que ilustram como aproveitar os SDKs e serviços do Azure AI Foundry. Inclui agentes conversacionais com memória de longo prazo, agentes planejadores que dividem tarefas complexas, agentes com chamadas a APIs externas e agentes multimodais combinando texto, visão e fala. Cada exemplo vem pré-configurado com configurações de ambiente, orquestração de LLM, busca vetorial e telemetria para acelerar prototipagem e implantação de soluções de IA robustas no Azure.

O Pesquisador RAG Local Deepseek combina as poderosas capacidades de rastreamento e indexação de arquivos de Deepseek com busca semântica baseada em vetores e inferência de LLMs locais para criar um agente autônomo de geração com recuperação aumentada (RAG). Os usuários configuram um diretório para indexar vários formatos de documentos — PDF, Markdown, texto, etc. — com modelos de embedding personalizados integrados via FAISS ou outros armazenamentos vetoriais. Consultas são processadas por modelos abertos locais (como GPT4All, Llama) ou APIs remotas, retornando respostas concisas ou resumos com base no conteúdo indexado. Com uma interface CLI intuitiva, templates de prompt personalizáveis e suporte para atualizações incrementais, a ferramenta garante privacidade de dados e acessibilidade offline para pesquisadores, desenvolvedores e trabalhadores do conhecimento.

O Clinical Agent foi projetado para otimizar fluxos de trabalho clínicos combinando o poder da geração aumentada por recuperação e busca vetorial. Ele ingere dados de registros médicos eletrônicos, indexa documentos usando um banco de dados vetorial e usa LLMs para responder a consultas clínicas, gerar resumos de alta e criar notas estruturadas. Desenvolvedores podem personalizar prompts, integrar fontes de dados adicionais e estender módulos. A estrutura suporta pipelines modulares para ingestão de dados, busca semântica, perguntas e respostas e sumarização, permitindo que hospitais e equipes de pesquisa implantem rapidamente assistentes clínicos baseados em IA.