Este projeto demonstra uma estrutura abrangente para criar agentes de IA aprimorados por recuperação usando LlamaIndex. Orienta os desenvolvedores por todo o fluxo de trabalho, começando com ingestão de documentos e criação de armazenamento vetorial, seguido pela definição de um ciclo de agente personalizado para perguntas e respostas contextuais. Aproveitando as poderosas capacidades de indexação e recuperação do LlamaIndex, os usuários podem integrar qualquer modelo de linguagem compatível com OpenAI, personalizar modelos de prompt e gerenciar fluxos de conversação via interface CLI. A arquitetura modular suporta vários conectores de dados, extensões de plugins e customização dinâmica de respostas, possibilitando prototipagem rápida de assistentes de conhecimento de nível empresarial, chatbots interativos e ferramentas de pesquisa. Esta solução agiliza a construção de agentes de IA específicos de domínio em Python, garantindo escalabilidade, flexibilidade e fácil integração.

GuruBase é uma plataforma SaaS que permite a usuários não técnicos criar chatbots de IA potentes carregando documentos, conectando sites ou vinculando bancos de dados de conhecimento. Os usuários podem escolher entre modelos de conversação pré-construídos ou customizar prompts e fluxos para atender a casos específicos, depois implantá-los em widgets da web, Slack e Microsoft Teams. O GuruBase fornece painéis de análise para acompanhar uso, desempenho e satisfação do usuário, possibilitando otimizações contínuas. Recursos de segurança e controle de acesso baseado em funções garantem que dados confidenciais permaneçam protegidos.

Legal Tech Chat é um aplicativo de chat impulsionado por IA, voltado para casos de uso jurídico, como revisão de contratos, verificações de conformidade e due diligence. Suporta ingestão de documentos em vários formatos, incluindo PDF e Word, e utiliza processamento avançado de linguagem natural para responder às perguntas do usuário, destacar cláusulas importantes e gerar resumos concisos de textos legais extensos. O agente também pode comparar vários documentos, rastrear alterações e fornecer avaliações de risco para termos específicos. Integrado perfeitamente aos fluxos de trabalho existentes, ajuda as equipes jurídicas a reduzir o trabalho manual, detectar problemas potenciais precocemente e acelerar a tomada de decisões durante negociações ou auditorias regulatórias.

RAG para Cibersegurança combina o poder de modelos de linguagem de grande escala com recuperação baseada em vetores para transformar a forma como as equipes de segurança acessam e analisam informações de cibersegurança. Os usuários começam ingerindo documentos como matrizes MITRE ATT&CK, entradas CVE e avisos de segurança. A estrutura então gera embeddings para cada documento e os armazena em um banco de dados vetorial. Quando um usuário envia uma consulta, o RAG recupera os trechos mais relevantes, passa-os para o LLM e retorna respostas precisas e ricas em contexto. Essa abordagem garante que as respostas sejam fundamentadas em fontes autoritativas, reduzindo halucinações e melhorando a precisão. Com pipelines de dados personalizáveis e suporte para múltiplos provedores de embeddings e LLM, as equipes podem adaptar o sistema às suas necessidades específicas de inteligência de ameaças.

No seu núcleo, o RAG avançado fornece aos desenvolvedores uma arquitetura modular para implementar fluxos de trabalho RAG. A estrutura apresenta componentes intercambiáveis para ingestão de documentos, estratégias de fragmentação, geração de embeddings, persistência de banco de dados vetorial e invocação de LLM. Essa modularidade permite aos usuários misturar e combinar backends de embedding (OpenAI, HuggingFace, etc.) e bancos de dados vetoriais (FAISS, Pinecone, Milvus). O RAG avançado também inclui utilitários para processamento em lote, camadas de cache e scripts de avaliação de métricas de precisão/recall. Ao abstrair padrões comuns de RAG, reduz a quantidade de código repetitivo e acelera a experimentação, tornando-o ideal para chatbots baseados em conhecimento, busca empresarial e sumarização dinâmica de grandes coleções de documentos.