DataLang — это сложный, но простой инструмент, который позволяет запрашивать базы данных с помощью естественного языка. Пользователи могут настраивать свои источники данных, добавлять представления данных и взаимодействовать с данными так, как если бы они вели разговор. Это устраняет необходимость в сложных SQL-запросах, позволяя пользователям получать быстрые insights и ответы, используя только простой язык.

Graph_RAG — это фреймворк на базе Python, предназначенный для построения и выполнения запросов к графам знаний для поиска с усилением генерации (RAG). Он поддерживает импорт неструктурированных документов, автоматическое извлечение сущностей и отношений с помощью LLM или инструментов NLP, а также хранение данных в графовых базах, таких как Neo4j. С помощью Graph_RAG разработчики могут создавать связанные графы знаний, выполнять семантические запросы к графу для определения релевантных узлов и путей и подавать полученный контекст в подсказки LLM. Фреймворк предоставляет модульные конвейеры, настраиваемые компоненты и примеры интеграции для облегчения разработки полноценных приложений RAG, повышая точность ответов и их интерпретируемость за счет структурированного представления знаний.