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.

JARVIS-1 представляет собой модульную архитектуру, объединяющую интерфейс на естественном языке, модуль памяти и исполнитель задач на базе плагинов. На базе GPT-index он сохраняет диалоги, восстанавливает контекст и развивается благодаря взаимодействиям с пользователем. Пользователи задают задачи простыми подсказками, а JARVIS-1 управляет планированием задач, выполнением кода, обработкой файлов и веб-браузингом. Его система плагинов обеспечивает пользовательские интеграции с базами данных, электронной почтой, PDF и облачными сервисами. Можно развернуть через Docker или CLI на Linux, macOS и Windows, JARVIS-1 гарантирует офлайн-работу и полный контроль данных, что делает его идеальным для разработчиков, команд DevOps и продвинутых пользователей, ищущих безопасную и расширяемую автоматизацию.

Система RAG на базе LLM — это разработческий фреймворк для создания конвейеров RAG. Предоставляет модули для вставки коллекций документов, индексирования через FAISS, Pinecone или Weaviate, а также для поиска релевантного контекста во время работы. Использует обертки LangChain для организации вызовов LLM, поддерживает шаблоны подсказок, потоковые ответы и адаптеры для нескольких векторных хранилищ. Облегчает развертывание RAG от начала до конца для баз знаний, с возможностью настройки каждого этапа — от конфигурации моделей вставки до дизайна подсказок и постобработки результатов.