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.

O Faraday Web Researcher Agent utiliza IA e técnicas de raspagem de sites para realizar fluxos de trabalho de pesquisa online de ponta a ponta. Este agente integra-se com diversos motores de busca e fontes de conteúdo, consulta tópicos automaticamente, navega por páginas de resultados e extrai conteúdos relevantes. Pode processar documentos HTML e PDF, filtrar detalhes desnecessários e aplicar processamento de linguagem natural para gerar resumos concisos ou relatórios estruturados. Os usuários podem personalizar parâmetros de busca, definir profundidade de pesquisa e formatos de saída, permitindo uma coleta de inteligência adaptada para análise de mercado, estudos acadêmicos ou inteligência competitiva. Ao automatizar tarefas repetitivas, o Faraday acelera ciclos de pesquisa, reduz erros humanos e oferece uma interface unificada para acessar e digerir grandes volumes de informações baseadas na web.