Hebbia é uma plataforma de IA de ponta criada para revolucionar a forma como o trabalho de conhecimento é realizado. Aproveitando a tecnologia avançada de IA, a Hebbia permite que os usuários sintetizem informações públicas sem esforço, analisem transações financeiras e dinâmicas de licitação instantaneamente e criem perfis abrangentes. A plataforma é projetada para indústrias como finanças, direito, governo e farmacêuticos, fornecendo ferramentas especializadas que ajudam na extração e gerenciamento de dados relevantes, melhorando assim os processos de tomada de decisão e a produtividade.

LangSearch oferece uma API robusta que suporta o processamento de linguagem natural para buscas na web. Ela fornece resultados de busca detalhados a partir de um vasto banco de dados de documentos da web, incluindo notícias, imagens e vídeos. A API suporta buscas por palavras-chave e por vetor, e utiliza um modelo de reranking que melhora a precisão dos resultados. A fácil integração em várias aplicações e ferramentas torna o LangSearch uma escolha ideal para desenvolvedores que querem adicionar funcionalidades avançadas de busca aos seus projetos.

LangDB AI é uma plataforma de gerenciamento de conhecimento alimentada por IA, projetada para converter documentação dispersa em um assistente pesquisável e interativo. Os usuários carregam documentos — como PDFs, arquivos Word ou páginas web — e o IA do LangDB analisa e indexa o conteúdo usando processamento de linguagem natural e embeddings. Seu motor de busca semântica recupera trechos relevantes, enquanto uma interface de chatbot permite que membros da equipe façam perguntas em linguagem simples. A plataforma suporta implantação multi-canais via widgets de chat, Slack e integrações API. Administradores podem configurar papeis de usuário, acompanhar análises de uso e atualizar versões de documentos de forma contínua. Automatizando a ingestão de conteúdo, marcação e suporte conversacional, o LangDB AI reduz o tempo gasto na busca por informações e melhora a colaboração entre suporte ao cliente, engenharia e departamentos de treinamento.

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.

Query-Bot integra ingestão de documentos, segmentação de texto e embeddings vetoriais para construir um índice pesquisável a partir de PDFs, arquivos de texto e documentos Word. Usando LangChain e GPT-3.5 Turbo da OpenAI, processa as consultas do usuário ao recuperar trechos relevantes e gerar respostas concisas. A interface baseada em Streamlit permite aos usuários enviar arquivos, acompanhar o histórico de conversas e ajustar configurações. Pode ser implantado localmente ou em ambientes de nuvem, oferecendo uma estrutura extensível para agentes personalizados e bases de conhecimento.

O Agente de IA Conversacional Inteligente baseado em RAG combina uma camada de recuperação apoiada por armazenamento vetorial com o Gemini LLM do Google via LangChain para extrair conhecimento conversacional e com contexto. Os usuários ingerem e indexam documentos — PDFs, páginas web ou bancos de dados — em um banco de dados vetorial. Quando uma consulta é feita, o agente recupera os trechos mais relevantes, os alimenta em um modelo de prompt e gera respostas concisas e precisas. Componentes modulares permitem a personalização de fontes de dados, armazenamentos vetoriais, engenharia de prompts e backends de LLM. Este framework de código aberto simplifica o desenvolvimento de bots de perguntas e respostas específicos de domínio, exploradores de conhecimento e assistentes de pesquisa, entregando insights escaláveis em tempo real a partir de grandes coleções de documentos.

AgenticRAG fornece uma arquitetura modular para criar agentes autônomos que aproveitam a geração aumentada por recuperação (RAG). Oferece componentes para indexar documentos em bancos de dados vetoriais, recuperar o contexto relevante e alimentá-lo em LLMs para gerar respostas conscientes do contexto. Usuários podem integrar APIs e ferramentas externas, configurar armazéns de memória para acompanhar o histórico de conversas e definir fluxos de trabalho personalizados para orquestrar processos de tomada de decisão em múltiplas etapas. A estrutura suporta bancos de dados vetoriais populares como Pinecone e FAISS, bem como provedores de LLM como OpenAI, permitindo troca fluida ou configurações de múltiplos modelos. Com abstrações embutidas para ciclos de agentes e gerenciamento de ferramentas, o AgenticRAG simplifica o desenvolvimento de agentes capazes de tarefas como QA de documentos, pesquisa automatizada e automação baseada em conhecimento, reduzindo código boilerplate e acelerando o tempo de implantação.

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.

Cognita oferece uma arquitetura modular para construir aplicativos RAG: ingerir e indexar documentos, escolher entre OpenAI, TrueFoundry ou provedores de embeddings de terceiros, e configurar pipelines de recuperação via YAML ou Python DSL. Sua interface frontend integrada permite testar consultas, ajustar parâmetros de recuperação e visualizar similaridade vetorial. Após a validação, a Cognita fornece modelos de implantação para ambientes Kubernetes e serverless, permitindo escalar assistentes de IA baseados em conhecimento em produção com observabilidade e segurança.

Cortexon transforma dados empresariais em agentes de IA inteligentes e sensíveis ao contexto. A plataforma ingere documentos de várias fontes — como PDFs, arquivos Word e bancos de dados — usando técnicas avançadas de embedding e indexação semântica. Ela constrói um gráfico de conhecimento que alimenta uma interface de linguagem natural, possibilitando respostas a perguntas de forma fluida e suporte à tomada de decisões. Os usuários podem personalizar fluxos de conversa, definir modelos de resposta e integrar o agente a sites, aplicativos de chat ou ferramentas internas via REST APIs e SDKs. Cortexon também oferece análises em tempo real para monitorar interações dos usuários e otimizar o desempenho. Sua infraestrutura segura e escalável garante privacidade e conformidade de dados, sendo adequado para automação de suporte ao cliente, gestão de conhecimento interno, habilitação de vendas e aceleração de pesquisa em diversos setores.