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.

RagFormation oferece uma solução de ponta a ponta para a implementação de workflows de geração aprimorada por recuperação. A plataforma ingere várias fontes de dados, incluindo documentos, páginas web e bancos de dados, e extrai embeddings usando LLMs populares. Ela conecta-se de forma transparente com bancos de dados vetoriais como Pinecone, Weaviate ou Qdrant para armazenar e recuperar informações relevantes contextualizadas. Os usuários podem definir prompts personalizados, configurar fluxos de conversa e implantar interfaces de chat interativas ou APIs RESTful para atendimento de perguntas em tempo real. Com monitoramento integrado, controles de acesso e suporte a múltiplos provedores de LLMs (OpenAI, Anthropic, Hugging Face), RagFormation permite que equipes prototype, itere e operacionalize aplicações de IA baseadas no conhecimento em larga escala, minimizando o esforço de desenvolvimento. Seu SDK de baixo código e documentação abrangente aceleram a integração aos sistemas existentes, garantindo colaboração sem atritos entre departamentos e reduzindo o tempo de lançamento no mercado.

Fin-Sight Agents Suite orquestra uma coleção de agentes de IA especializados ajustados ao domínio financeiro. Cada agente realiza tarefas específicas: ingestão de dados de múltiplas fontes, análise de séries temporais, extração de sentimento de notícias e modelagem preditiva. Um agente coordenador gerencia o fluxo de trabalho, enfileirando tarefas e garantindo a consistência dos dados. Através de arquivos de configuração simples, os usuários definem papéis dos agentes, parâmetros de entrada e formatos de saída. O sistema suporta personalização de pipelines analíticos, desde resumos automatizados de lucros até dashboards de exposição ao risco. Combinando consultas em linguagem natural baseadas em LLMs com módulos quantitativos, Fin-Sight Agents Suite acelera a pesquisa, reduz esforços manuais e melhora a precisão decisória em aplicações de negociação, gestão de portfólio e inteligência de mercado.

O Cortex Click é uma plataforma de conteúdo inteligente projetada para ajudar os desenvolvedores a gerar postagens de blog de alta qualidade, páginas de destino e copilotos de perguntas e respostas com o mínimo de esforço. Aproveitando sua documentação existente, repositórios do GitHub e wikis internos, o Cortex Click pode criar conteúdo que é ao mesmo tempo preciso e relevante. A plataforma também suporta SDKs e APIs ricos para geração de conteúdo programática e fornece ferramentas para ingerir dados de várias fontes, tornando o processo de criação de conteúdo mais fluido e eficiente.