Trinity-RFT (Retrieval Fine-Tuning) — объединённый открытый фреймворк, предназначенный для повышения точности и эффективности моделей за счёт сочетания процессов поиска и тонкой настройки. Пользователи могут подготовить корпус данных, создать индекс поиска и сразу же вставить полученный контекст в обучающие циклы. Поддержка мультимодального поиска для текста, изображений и видео, интеграция с популярными векторными хранилищами, а также оценочные метрики и сценарии развертывания для быстрого прототипирования и внедрения в производство.

Embedefy предоставляет платформу для легкого получения встраиваний, позволяя пользователям улучшать AI приложения. Модели являются открытыми и могут использоваться для задач, таких как семантический поиск и обнаружение аномалий. Интегрируя эти встраивания непосредственно в приложения, пользователи могут повысить точность и эффективность своих AI моделей.

Explorium MCP Playground предоставляет пользователям возможность обнаруживать актуальные источники данных и выполнять автоматическую инженерию признаков, улучшая точность анализа данных и предсказательных моделей. Благодаря дружелюбному интерфейсу платформа позволяет легко интегрировать внешние данные, предоставляя действенные инсайты и упрощая рабочий процесс для специалистов по данным.