O DataLang é uma ferramenta sofisticada, mas simples, que permite a consulta de bancos de dados por meio de linguagem natural. Os usuários podem configurar suas fontes de dados, adicionar visualizações de dados e interagir com seus dados como se estivessem tendo uma conversa. Isso elimina a necessidade de consultas SQL complexas, permitindo que os usuários obtenham insights rápidos e respostas utilizando apenas linguagem simples.

Graph_RAG é uma estrutura baseada em Python projetada para construir e consultar gráficos de conhecimento para geração aumentada por recuperação (RAG). Ela suporta ingestão de documentos não estruturados, extração automática de entidades e relações usando LLMs ou ferramentas de NLP, e armazenamento em bancos de dados gráficos como Neo4j. Com o Graph_RAG, os desenvolvedores podem construir gráficos de conhecimento conectados, executar consultas semânticas para identificar nós e caminhos relevantes, e alimentarem o contexto recuperado nos prompts do LLM. A estrutura oferece pipelines modulares, componentes configuráveis e exemplos de integração para facilitar aplicações de ponta a ponta de RAG, melhorando a precisão e interpretabilidade das respostas por meio de representação estruturada do conhecimento.