Datayaki é uma ferramenta de análise de dados movida por IA que torna a busca por insights e a criação de dashboards notavelmente rápida e intuitiva. Ao permitir que os usuários façam perguntas diretamente, Datayaki fornece análises de dados significativas sem a necessidade de codificação complexa ou configuração extensa. Ele suporta vários formatos de dados e se integra perfeitamente às suas fontes de dados, oferecendo insights precisos e em tempo real, democratizando assim a tomada de decisões orientadas por dados.

A KeaML é uma plataforma abrangente baseada em nuvem, adaptada para otimizar todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina. Desde a seleção de ambientes de desenvolvimento pré-configurados até a implantação de modelos com esforço mínimo, a KeaML garante que cientistas de dados e engenheiros de ML possam se concentrar na inovação em vez de na configuração e manutenção. Os principais recursos incluem fluxos de trabalho de implantação intuitivos, ferramentas colaborativas e integrações com principais fontes de dados. A plataforma é projetada para aumentar a eficiência, reduzir custos e facilitar uma colaboração tranquila entre profissionais de ML.

MindSearch fornece uma arquitetura modular de Geração Aumentada por Recuperação projetada para aprimorar grandes modelos de linguagem com acesso a conhecimento em tempo real. Conectando-se a várias fontes de dados, incluindo sistemas de arquivos locais, armazéns de documentos e bancos de dados vetoriais na nuvem, MindSearch indexa e incorpora documentos usando modelos de embedding configuráveis. Durante a execução, recupera o contexto mais relevante, reclassifica resultados usando funções de pontuação personalizáveis e monta um prompt abrangente para que os LLM gerem respostas precisas. Também suporta caching, tipos de dados multimodais e pipelines combinando múltiplos recuperadores. A API flexível do MindSearch permite aos desenvolvedores ajustar parâmetros de embedding, estratégias de recuperação, métodos de fragmentação e templates de prompt. Seja construindo assistentes de IA conversacionais, sistemas de perguntas e respostas ou chatbots específicos de domínio, o MindSearch simplifica a integração do conhecimento externo em aplicações baseadas em LLM.

O Agente de IA Conversacional Inteligente baseado em RAG combina uma camada de recuperação apoiada por armazenamento vetorial com o Gemini LLM do Google via LangChain para extrair conhecimento conversacional e com contexto. Os usuários ingerem e indexam documentos — PDFs, páginas web ou bancos de dados — em um banco de dados vetorial. Quando uma consulta é feita, o agente recupera os trechos mais relevantes, os alimenta em um modelo de prompt e gera respostas concisas e precisas. Componentes modulares permitem a personalização de fontes de dados, armazenamentos vetoriais, engenharia de prompts e backends de LLM. Este framework de código aberto simplifica o desenvolvimento de bots de perguntas e respostas específicos de domínio, exploradores de conhecimento e assistentes de pesquisa, entregando insights escaláveis em tempo real a partir de grandes coleções de documentos.