Haystack предназначен для того, чтобы помочь разработчикам легко создавать кастомизированные поисковые решения, использующие последние достижения в области машинного обучения. С его компонентами, такими как хранилища документов, извлекатели и читатели, Haystack может подключаться к различным источникам данных и эффективно обрабатывать запросы. Его модульная архитектура поддерживает смешанные стратегии поиска, включая семантический поиск и традиционный поиск по ключевым словам, что делает его универсальным инструментом для предприятий, стремящихся улучшить свои возможности поиска.

MindSearch предоставляет модульную архитектуру генерации с расширением за счет поиска, созданную для улучшения работы больших языковых моделей с доступом к знаниям в режиме реального времени. Подключаясь к различным источникам данных, включая локальные файловые системы, хранилища документов и облачные векторные базы данных, MindSearch индексирует и создает встраивания документов с помощью настраиваемых моделей встраивания. Во время выполнения он извлекает наиболее релевантный контекст, перераспределяет результаты с помощью настраиваемых функций оценки и формирует комплексный запрос (prompt) для генерации точных ответов. Также поддерживаются кеширование, мультимодальные данные и пайплайны с несколькими извлекателями. Гибкий API MindSearch позволяет разработчикам настраивать параметры встраивания, стратегии поиска, методы нарезки и шаблоны запросов. Будь то создание диалоговых AI-ассистентов, систем вопрос-ответ или тематических чатботов, MindSearch упрощает интеграцию внешних знаний в приложения на базе LLM.

NeuralGPT предназначен для упрощения разработки AI-агентов, предлагая модульные компоненты и стандартизированные пайплайны. В его основе — настраиваемые классы агентов, дополненная генерация (RAG) и уровни памяти для сохранения контекста диалога. Разработчики могут интегрировать векторные базы данных (например, Chroma, Pinecone, Qdrant) для семантического поиска и определять инструменты-агенты для выполнения внешних команд или API-запросов. Фреймворк поддерживает мульти-бэкенды LLM, такие как OpenAI, Hugging Face и Azure OpenAI. NeuralGPT включает CLI для быстрого прототипирования и SDK на Python для программного управления. Благодаря встроенной регистрации логов, обработке ошибок и расширяемой архитектуре плагинов ускоряет развертывание интеллектуальных помощников, чат-ботов и автоматизированных рабочих процессов.

Pebbling AI — это специализированная инфраструктура памяти, предназначенная для повышения возможностей AI-агентов. Предлагая интеграцию хранения векторов, поддержку генерации с использованием поиска и возможность настройки очистки памяти, она обеспечивает эффективное управление долгосрочным контекстом. Разработчики могут определять схемы памяти, строить графы знаний и устанавливать политики удержания для оптимизации использования токенов и актуальности. Благодаря аналитическим панелям команды контролируют производительность памяти и взаимодействие с пользователями. Платформа поддерживает координацию нескольких агентов, позволяя отдельным агентам делиться и получать доступ к общим знаниям. Будь то создание диалоговых ботов, виртуальных помощников или автоматизированных рабочих процессов — Pebbling AI упрощает управление памятью для обеспечения персонализированного и богатого контекста опыта.

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.

Rubra предоставляет единый каркас для создания AI-агентов, которые могут взаимодействовать с внешними инструментами, API или базами знаний. Пользователи определяют поведение агентов с помощью простого JSON- или SDK-интерфейса, после чего подключают функции, такие как веб-поиск, извлечение документов, работа с таблицами или отраслевые API. Платформа поддерживает конвейеры дополненной генерации с поиском, позволяя агентам получать релевантные данные и формировать информированные ответы. Разработчики могут тестировать и отлаживать агентов в интерактивной консоли, мониторить показатели производительности и масштабировать развертывания по мере необходимости. Обеспечивая надежную аутентификацию, управление доступом на основе ролей и детальные логи использования, Rubra упрощает создание корпоративных агентов. Независимо от того, строите ли вы чат-боты поддержки клиентов, автоматизированных исследовательских ассистентов или оркестраторов рабочих процессов, Rubra ускоряет разработку и внедрение.

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.

Advanced_RAG предоставляет модульную цепочку для задач генерации с дополнением поиска, включая загрузчики документов, конструкторы векторных индексов и менеджеры цепочек. Пользователи могут настраивать различные базы данных векторов (FAISS, Pinecone), изменять стратегии поиска (по сходству, гибридный), интегрировать любые LLM для получения контекстных ответов. Также поддерживаются метрики оценки и ведение логов для оптимизации производительности. Разработан для масштабируемости и расширяемости в производственной среде.

Модульный фреймворк для AI-агентов с MCP предназначен для упрощения разработки продвинутых ИИ-агентов, способных сохранять долгосрочный контекст, выполнять многошаговое рассуждение и адаптировать стратегии на основе памяти. Он использует модульный дизайн с компонентами Memory Manager, Conditional Planner и Prompt Manager, позволяющими создавать кастомные интеграции и расширять поддержку различных LLM. Memory Manager долговечно хранит прошлые взаимодействия, обеспечивая сохранение контекста. Conditional Planner оценивает условия на каждом шаге и динамически выбирает следующий действие. Prompt Manager формирует входные данные и безупречно цепляет задачи. Написан на Python, взаимодействует через API с моделями GPT OpenAI, поддерживает расширенную генерацию с использованием Retrieval-augmented и облегчает создание чат-ботов, автоматизацию задач и систем поддержки принятия решений. Обширная документация и примеры помогают пользователям настроить и адаптировать систему.

Модульный подход фреймворка Controllable RAG позволяет строить системы расширенного поиска с возможностью настройки и соединения компонентов поиска, памяти и стратегий генерации. Разработчики могут подключать различные LLM, векторные базы данных и контроллеры политик для регулировки методов получения и обработки документов перед генерацией. Основанный на Python, он включает инструменты для индексирования, запросов, отслеживания истории диалогов и управление действиями, что делает его идеальным для чат-ботов, помощников по знаниям и исследовательских инструментов.

LangChain — ориентированный на разработчиков фреймворк, предназначенный для упрощения создания умных AI-агентов и приложений. Он обеспечивает абстракции для цепочек вызовов LLM, поведения агентов с интеграцией инструментов, управления памятью для сохранения контекста и настраиваемых шаблонов подсказок. Благодаря встроенной поддержке загрузчиков документов, векторных хранилищ и различных поставщиков моделей, LangChain позволяет строить цепочки генерации с поддержкой поиска, автономные агенты и разговорные помощники, которые взаимодействуют с API, базами данных и внешними системами в едином рабочем процессе.

RAGFlow — мощная открытая платформа для RAG (Retrieval-Augmented Generation), предназначенная для упрощения разработки и развертывания ИИ-агентов. Она сочетает глубокое понимание документов с поиском по векторной схеме для загрузки, предварительной обработки и индексирования неструктурированных данных из PDF, веб-страниц и баз данных в пользовательские базы знаний. Разработчики могут использовать её Python SDK или REST API для получения релевантного контекста и генерации точных ответов с любой моделью LLM. RAGFlow поддерживает создание различных рабочих процессов, таких как чат-боты, суммаризаторы документов и генераторы Text2SQL, позволяя автоматизировать задачи поддержки клиентов, исследований и отчетности. Модульная архитектура и расширяемые точки позволяют легко интегрировать её в существующие пайплайны, обеспечивая масштабируемость и минимальные галлюцинации в ИИ-приложениях.

MCP Context Forge позволяет разработчикам определять несколько каналов, таких как текст, код, встраивания и пользовательские метаданные, и управлять ими в связанные окна контекста для ИИ-агентов. Благодаря архитектуре пайплайна он автоматизирует сегментацию исходных данных, обогащает их аннотациями и объединяет каналы с помощью настроенных стратегий, например, приоритетного взвешивания или динамической обрезки. Фреймворк поддерживает адаптивное управление длиной контекста, генерацию с помощью поиска и бесшовную интеграцию с IBM Watson и сторонним LLM, обеспечивая предоставление релевантного, краткого и актуального контекста. Это повышает эффективность в задачах вроде диалогового ИИ, документационного Q&A и автоматического суммирования.

Neum AI предоставляет продвинутое решение для построения инфраструктуры данных, адаптированной для приложений повышенного извлечения (RAG) и семантического поиска. Эта облачная платформа имеет распределенную архитектуру, синхронизацию в реальном времени и мощные инструменты наблюдаемости. Она помогает разработчикам быстро и эффективно настраивать конвейеры и бесшовно подключаться к векторным хранилищам. Независимо от того, обрабатываете ли вы текст, изображения или другие типы данных, система Neum AI обеспечивает глубокую интеграцию и оптимизированную производительность для ваших ИИ-приложений.