ResearchGPT автоматизирует полный цикл научных исследований, объединяя поиск статей, разбор PDF, извлечение текста на основе NLP и суммирование с помощью GPT-4. Исходя из выбранной темы исследования, он запрашивает API Semantic Scholar и arXiv для сбора релевантных статей, скачивает и анализирует содержимое PDF, использует GPT-4 для выделения ключевых концепций, методологий и результатов. Агент собирает выводы отдельных статей в связный, структурированный отчет, который можно экспортировать в форматах Markdown или PDF. Расширенные настройки позволяют адаптировать фильтры поиска, задавать пользовательские подсказки и управлять стилем вывода. Организуя все эти этапы, ResearchGPT сокращает ручной труд, ускоряет обзор литературы и обеспечивает всестороннее покрытие академических источников.

В основе Memary лежит модульная система управления памятью, специально разработанная для больших языковых моделей-агентов. Через абстрагирование взаимодействий с помощью общего API она поддерживает несколько бекендов, включая словари в памяти, Redis для распределенного кэширования и векторные хранилища, такие как Pinecone или FAISS, для семантического поиска. Пользователи могут определять схемы памяти (эпизодическую, семантическую или долгосрочную) и использовать модели встраивания для автоматического наполнения векторных хранилищ. Функции поиска позволяют вспоминать релевантную память в ходе диалогов, повышая качество ответов и релевантность прошлых взаимодействий или области данных. Благодаря расширяемой архитектуре, Memary может интегрировать пользовательские бекенды и функции встраивания, делая его идеальным для разработки надежных, с состоянием AI-приложений, таких как виртуальные помощники, боты службы поддержки клиентов и инструменты исследования, требующие долговременного хранения знаний.

Rags предоставляет модульную pipeline для построения приложений с дополненной генерацией и поиском. Интегрируется с популярными векторными хранилищами (например, FAISS, Pinecone), предлагает настраиваемые шаблоны подсказок и модули памяти для хранения контекста. Разработчики могут переключаться между поставщиками LLM, такими как Llama-2, GPT-4 и Claude2, через единый API. Rags поддерживает потоковую обработку ответов, кастомную предварительную обработку и хуки оценки. Благодаря расширяемому дизайну он легко интегрируется в производственные системы, обеспечивая автоматический ввод документов, семантический поиск и масштабные задачи генерации для чат-ботов, ассистентов по знаниям и сжатия документов.