Trieve предлагает продвинутые решения для поиска и обнаружения на основе ИИ, обеспечивая компаниям конкурентное преимущество. Функции включают семантический векторный поиск, полнотекстовый поиск с моделями BM25 и SPLADE, а также гибридные возможности поиска. Trieve также предоставляет настройку релевантности, подсветку подфраз и надежные интеграции API для простого управления данными. Компании могут без труда управлять поглощением, встраиванием и аналитикой, используя приватные модели с открытым исходным кодом для максимальной безопасности данных. Настройка передовых поисковых возможностей отрасли быстро и эффективно.

Примеры Azure AI Foundry Agents предоставляют разработчикам богатый набор сценариев, иллюстрирующих, как использовать SDK и сервисы Azure AI Foundry. Включают разговорных агентов с долгосрочной памятью, планировщиков, разрушающих сложные задачи, агентов с вызовами внешних API, а также мультимодальных агентов с текстом, изображениями и speech. Каждый пример предварительно настроен с конфигурациями окружения, оркестровкой LLM, поиском по векторам и телеметрией для ускорения прототипирования и развертывания надежных AI-решений на Azure.

Местный исследователь RAG Deepseek сочетает мощные возможности обхода и индексирования файлов Deepseek с векторным семантическим поиском и локальными выводами LLM, создавая автономного агента для поиска с дополнением (RAG). Пользователи настраивают каталог для индексирования различных форматов документов — PDF, Markdown, текст и другие — с помощью интеграции пользовательских embedding-моделей через FAISS или другие векторные хранилища. Запросы обрабатываются через локальные открытые модели (например, GPT4All, Llama) или удалённые API, возвращая краткие ответы или суммы на основе индексированного содержимого. С удобным интерфейсом CLI, настраиваемыми шаблонами подсказок и поддержкой инкрементных обновлений, инструмент обеспечивает сохранение конфиденциальности данных и офлайн-доступ для исследователей, разработчиков и специалистов по знаниям.

Clinical Agent предназначен для упрощения клинических процессов за счет объединения мощностей дополненной выборкой генерации и векторного поиска. Он обрабатывает данные электронных медицинских карт, индексирует документы с помощью векторной базы данных и использует LLMs для ответа на клинические вопросы, генерации выписок и создания структурированных заметок. Разработчики могут настраивать подсказки, интегрировать дополнительные источники данных и расширять модули. Фреймворк поддерживает модульные пайплайны для загрузки данных, семантического поиска, вопросов и ответов и суммирования, что позволяет больницам и исследовательским группам быстро разворачивать ИИ-ассистентов.