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.

Manus JS é uma biblioteca JavaScript do lado do cliente que incorpora um assistente de pesquisa inteligente em qualquer página web. Ela escaneia e entende o conteúdo HTML, usando IA para gerar resumos de artigos, responder perguntas específicas com referências, extrair entidades nomeadas e produzir listas de citações em múltiplos formatos. Desenvolvedores podem configurar prompts personalizados, fontes de dados e componentes de UI para corresponder à marca. Manus JS funciona offline no conteúdo em cache e se conecta a APIs de IA para pesquisas ao vivo, tornando-o adequado para portfólios acadêmicos, sites de agregação de notícias ou plataformas de base de conhecimento que desejam capacitar os usuários com insights instantâneos.

Ducky capacita equipes a construir, treinar e implantar agentes de IA personalizados sem escrever código. Você pode inserir documentos, planilhas ou registros de CRM como fontes de conhecimento e configurar reconhecimento de intenção, extração de entidades e fluxos de trabalho de múltiplas etapas via interface arrastar e soltar. Ducky suporta integração com APIs REST, bancos de dados e webhooks, e oferece implantação multi-canal através de widgets de chat na web, Slack e extensão Chrome. Análises em tempo real oferecem insights sobre volume de conversas, satisfação do usuário e desempenho do agente. Controles de acesso baseados em papéis e controle de versões garantem governança de nível empresarial enquanto mantêm ciclos de iteração rápidos.