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.

JARVIS-1 oferece uma arquitetura modular combinando uma interface de linguagem natural, módulo de memória e executor de tarefas baseado em plugins. Construído sobre GPT-index, ele persiste conversas, recupera contexto e evolui com as interações do usuário. Os usuários definem tarefas através de prompts simples, enquanto JARVIS-1 coordena agendamento de trabalhos, execução de códigos, manipulação de arquivos e navegação na web. Seu sistema de plugins permite integrações personalizadas com bancos de dados, email, PDFs e serviços na nuvem. Implantável via Docker ou CLI em Linux, macOS e Windows, JARVIS-1 garante operação offline e controle total dos dados, sendo ideal para desenvolvedores, equipes de DevOps e usuários avançados buscando automação segura e extensível.

O Sistema RAG Potencializado por LLM é uma estrutura voltada para desenvolvedores para construir pipelines de geração aumentada por recuperação (RAG). Oferece módulos para incorporação de coleções de documentos, indexação via FAISS, Pinecone ou Weaviate, e recuperação de contexto relevante em tempo de execução. O sistema usa wrappers LangChain para orquestrar chamadas de LLM, suporta templates de prompts, respostas em streaming e adaptadores de múltiplos bancos de vetores. Simplifica a implantação de RAG de ponta a ponta para bases de conhecimento, permitindo personalização em cada etapa — desde a configuração do modelo de incorporação até o design do prompt e pós-processamento de resultados.