Hebbia - это передовая платформа на основе ИИ, созданная для революции в способах выполнения профессиональной деятельности. Используя современные технологии ИИ, Hebbia позволяет пользователям без усилий синтезировать общую информацию, мгновенно анализировать финансовые транзакции и динамику торговых предложений, а также создавать комплексные профили. Платформа предназначена для таких отраслей, как финансы, право, государственные органы и фармацевтика, предлагая специализированные инструменты, которые помогают извлекать и управлять соответствующими данными, в конечном итоге повышая качество принятия решений и продуктивность.

LangSearch предлагает мощный API, поддерживающий обработку естественного языка для веб-поиска. Он предоставляет подробные результаты поиска из обширной базы данных веб-документов, включая новости, изображения и видео. API поддерживает как ключевые слова, так и векторные запросы и использует модель переоценки, которая улучшает точность результатов. Легкая интеграция в различные приложения и инструменты делает LangSearch идеальным выбором для разработчиков, стремящихся добавить расширенные функции поиска в свои проекты.

LangDB AI — это платформа управления знаниями с поддержкой AI, созданная для преобразования разрозненной документации в поискового, интерактивного помощника. Пользователи загружают документы, такие как PDF, Word-файлы или веб-страницы, а AI LangDB анализирует и индексирует содержимое с помощью обработки естественного языка и эмбеддингов. Его семантический поисковый движок извлекает релевантные фрагменты, а чат-бот позволяет членам команды задавать вопросы на простом языке. Платформа поддерживает мультиканальную развертку через чат-виджеты, Slack и API-интеграцию. Администраторы могут настраивать роли пользователей, отслеживать аналитику использования и легко обновлять версии документов. Автоматизируя загрузку контента, маркировку и разговорную поддержку, LangDB AI сокращает время поиска информации и повышает взаимодействие в отделах поддержки клиентов, инженерии и обучения.

Granite Retrieval Agent предоставляет разработчикам гибкую платформу для создания генеративных AI-агентов с повышенной точностью, объединяющих семантический поиск и большие языковые модели. Пользователи могут внедрять документы из разнообразных источников, создавать векторные вкрапления и настраивать индексы Azure Cognitive Search или другие хранилища векторов. При поступлении запроса агент извлекает наиболее релевантные отрывки, создает контекстные окна и вызывает API LLM для получения точных ответов или сводок. Поддерживается управление памятью, оркестрация цепочек мышления и пользовательские плагины для пред- и пост-обработки. Возможна установка через Docker или прямо на Python, что ускоряет создание чатботов на базе знания, корпоративных помощников и систем Q&A с меньшим количеством галлюцинаций и повышенной точностью фактов.

Query-Bot интегрирует загрузку документов, сегментацию текста и векторные вставки для создания поискового индекса из PDF, текстовых файлов и документов Word. Используя LangChain и GPT-3.5 Turbo от OpenAI, он обрабатывает пользовательские запросы, извлекая релевантные части документов и генерируя краткие ответы. Интерфейс на базе Streamlit позволяет пользователям загружать файлы, отслеживать историю разговоров и настраивать параметры. Его можно развернуть локально или в облачных средах, предлагая расширяемую платформу для пользовательских агентов и баз знаний.

Интеллектуальный диалоговый агент на базе RAG сочетает слой поиска на основе векторного хранилища с Gemini LLM от Google через LangChain для обеспечения богатого контекстом обмена знаниями. Пользователи вводят и индексируют документы — PDF, веб-страницы или базы данных — в векторную базу данных. При запросе агент извлекает наиболее релевантные фрагменты, вставляет их в шаблон подсказки и генерирует краткие, точные ответы. Модульная архитектура позволяет настраивать источники данных, векторные хранилища, инженерные системы подсказок и бекенды LLM. Этот проект с открытым исходным кодом упрощает разработку специализированных Q&A ботов, исследовательских инструментов и помощников, предоставляющих масштабируемые, быстрые аналитические данные из больших коллекций документов.

AgenticRAG обеспечивает модульную архитектуру для создания автономных агентов, использующих генерацию с помощью поиска (RAG). Он предоставляет компоненты для индексирования документов в векторных хранилищах, поиска релевантного контекста и подачи его в LLM для генерации ответов с учетом контекста. Пользователи могут интегрировать внешние API и инструменты, настраивать хранилища памяти для отслеживания истории разговоров и определять собственные рабочие процессы для управления многошаговыми решениями. Фреймворк поддерживает популярные векторные базы данных, такие как Pinecone и FAISS, а также поставщиков LLM, например OpenAI, что позволяет легко переключаться или использовать несколько моделей. Встроенные абстракции для циклов агентов и управления инструментами упрощают разработку задач типа документационных FAQ, автоматизированных исследований и интеллектуальной автоматизации, уменьшая объем шаблонного кода и ускоряя развертывание.

Agentic-RAG-DeepSeek объединяет агентное управление с техниками RAG для обеспечения передовых диалоговых и исследовательских приложений. Сначала он обрабатывает корпус документов, создавая векторные представления с помощью LLM и сохраняя их в векторной базе данных DeepSeek. Во время работы AI-агент извлекает релевантные участки, создает контекстно-зависимые подсказки и использует LLM для синтеза точных, кратких ответов. Эта структура поддерживает итеративные мнослойные рабочие процессы, операциями на основе инструментов и настраиваемыми политиками для гибкого поведения агента. Разработчики могут расширять компоненты, интегрировать дополнительные API или инструменты и отслеживать работу агента. Будь то создание динамических систем вопросов и ответов, автоматизированных исследовательских помощников или тематических чатботов, Agentic-RAG-DeepSeek обеспечивает масштабируемую, модульную платформу для решений на базе поиска и AI.

Cognita предлагает модульную архитектуру для создания RAG-приложений: импортируйте и индексируйте документы, выбирайте из OpenAI, TrueFoundry или сторонних поставщиков внедрения и настраивайте поисковые пайплайны через YAML или Python DSL. Встроенный фронтенд UI позволяет тестировать запросы, настраивать параметры поиска и визуализировать сходство векторов. После проверки Cognita предоставляет шаблоны развертывания для Kubernetes и безсерверных сред, что позволяет масштабировать AI-помощников на основе знания в производственной среде с наблюдаемостью и безопасностью.

Cortexon преобразует корпоративные данные в умных, контекстно-зависимых AI-агентов. Платформа загружает документы из различных источников — таких как PDF, Word и базы данных — с помощью современных методов вставки и семантической индексации. Она создает граф знаний, который обеспечивает интерфейс на естественном языке, позволяющий безупречно отвечать на вопросы и оказывать поддержку в принятии решений. Пользователи могут настраивать сценарии диалогов, определять шаблоны ответов и интегрировать агента в сайты, чат-приложения или внутренние инструменты с помощью REST API и SDK. Cortexon также предлагает аналитические инструменты для мониторинга взаимодействия пользователей и оптимизации производительности. Его безопасная, масштабируемая инфраструктура обеспечивает конфиденциальность данных и соответствие требованиям, делая его подходящим для автоматизации поддержки клиентов, внутреннего управления знаниями, автоматизации продаж и ускорения исследований в различных отраслях.