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 ChatGPT para Google é uma extensão inovadora projetada para simplificar sua experiência de pesquisa online. Esta ferramenta permite que os usuários acessem respostas geradas por IA do ChatGPT, Claude e Bard ao lado dos resultados de busca tradicionais. Ao fornecer respostas contextualmente relevantes, esta extensão melhora a maneira como você recupera e interage com informações online. Suporta múltiplos mecanismos de pesquisa, tornando-se uma adição versátil ao seu arsenal de navegação e melhorando sua produtividade.

ExplainIt é uma poderosa ferramenta impulsionada por IA projetada para aumentar a acessibilidade e a usabilidade da sua documentação. Ao entender o contexto dos seus documentos, o ExplainIt fornece respostas precisas e relevantes às perguntas dos usuários. Isso ajuda a reduzir o tempo gasto buscando informações e melhora a eficiência geral. É uma ferramenta essencial para organizações que buscam otimizar seu processo de documentação e aumentar o engajamento dos usuários.

O chatbot de agente RAG LangChain configura um pipeline que ingere documentos, os converte em embeddings com modelos OpenAI e os armazena em um banco de dados vetorial FAISS. Quando uma consulta do usuário chega, a cadeia de recuperação LangChain busca trechos relevantes, e o executor de agentes orquestra entre ferramentas de recuperação e geração para produzir respostas ricas em contexto. Essa arquitetura modular suporta modelos de prompt personalizados, múltiplos provedores de LLM e armazenamento vetorial configurável, tornando-o ideal para construir chatbots orientados ao conhecimento.