LangDB AI 是一個 AI 驅動的知識管理平台，旨在將分散的文件轉換為可搜尋的互動式助手。用戶上傳 PDF、Word 檔案或網頁等文件，LangDB 的 AI 會利用自然語言處理與嵌入技術分析並建立索引。其語義搜尋引擎會搜尋相關段落，聊天界面則讓團隊成員用自然語言提問。該平台支援多渠道部署，包括聊天小工具、Slack 和 API 整合。管理員可以設定用戶角色、追蹤使用分析，並無縫更新文件版本。透過自動化內容引入、標籤和對話式支援，縮短搜尋時間，提升客戶支援、工程和培訓部門的合作效率。

Granite Retrieval Agent為開發者提供一個彈性平台，用於建構結合語義搜索與大語言模型的檢索增強生成型AI代理。用戶可從多樣資料來源導入文件，建立向量嵌入並配置Azure Cognitive Search索引或其他向量存儲。在收到查詢時，代理會檢索最相關的段落，建立上下文窗口，並調用LLM API以取得精確答案或摘要。它支援記憶管理、思維鏈協調與客製插件的前後處理。透過Docker或Python直接部署，Granite Retrieval Agent能加速建立知識驅動的聊天機器人、企業助理與問答系統，減少幻覺並提升事實準確性。

此基於RAG的智慧對話AI代理，結合支持向量存儲的檢索層與Google的Gemini LLM，通過LangChain推動富含語境的知識提取。用戶將PDF、網頁或資料庫中的文件索引到向量資料庫中。當提問時，代理會檢索最相關的段落，並輸入提示模板，生成簡潔且準確的答案。模組化元件允許自訂資料來源、向量存儲、提示工程與LLM後端。此開源框架簡化開發領域專屬問答機器人、知識探索者與研究助手，能從大量文檔中即時擷取可擴展的洞見。

AgenticRAG提供一個模組化架構，用於創建利用檢索增強生成（RAG）的自主代理。它包含索引文件到向量存儲、檢索相關上下文並輸入大型語言模型生成上下文感知回應的組件。用戶可整合外部API和工具，配置記憶體存儲以追蹤對話歷史，並定義自定義工作流程以協調多步決策流程。該框架支持流行的向量資料庫如Pinecone和FAISS，以及如OpenAI的LLM提供者，實現無縫切換或多模型設置。有內建的代理循環與工具管理抽象，簡化文件問答、自動研究及知識驅動自動化任務的開發，減少範例程式碼，加快部署速度。

Agentic-RAG-DeepSeek結合代理式調度與RAG技術，促使先進的對話和研究應用得以實現。其先處理文件語料庫，運用大語言模型（LLMs）生成嵌入並存入DeepSeek向量資料庫。運行時，AI代理會檢索相關段落，構建上下文感知的提示，並利用LLMs合成準確、簡潔的回應。該框架支持多步推理流程、工具操作和可定制的策略，以彈性控制代理行為。開發者能擴充組件、整合額外API或工具，並監控代理性能。無論是建立動態問答系統、自動研究助手或特定領域的聊天機器人，Agentic-RAG-DeepSeek都提供一個可擴展、模組化的平台，用於檢索驅動的AI解決方案。

Cognita提供一個模組化架構，用於建構RAG應用：導入和索引文件、選擇OpenAI、TrueFoundry或第三方的嵌入提供者，並用YAML或Python DSL來配置檢索管道。其整合的前端界面讓你測試查詢、調整檢索參數並視覺化向量相似度。驗證完成後，Cognita提供Kubernetes和無伺服器環境的部署模板，可幫助你在生產環境中擴展知識驅動的AI助手，同時具備監控和安全性。

Cortexon將企業數據轉化為智能的、具有上下文感知的AI代理。該平台從多個來源（如PDF、Word文件和數據庫）中採集文檔，並運用高級嵌入和語義索引技術。它構建一個知識圖譜，支持自然語言界面，實現無縫查詢和決策支援。用戶可以自定義對話流程、定義回應模板，並將代理集成到網站、聊天應用或內部工具中，通過REST API和SDK實現。Cortexon還提供實時分析以監控用戶互動並優化性能。其安全且可擴展的基礎設施確保數據隱私和合規，適用於客戶支持自動化、內部知識管理、銷售支援和跨行業的研究加速。

DocChat-Docling是一個人工智慧文件聊天框架，將靜態文件轉化為互動式知識庫。透過讀取PDF、文本文件和其他格式，使用向量嵌入建立索引，並允許自然語言問答。用戶可以追問問題，代理能保持上下文以確保對話準確。基於Python和主要的LLM API，提供可擴展的文件處理，可定製的流程以及方便的整合，讓團隊能自行獲取資訊，無需手動搜尋或複雜查詢。

LangSearch提供一個堅固的API，支持網路搜索的自然語言處理。它從龐大的網路文件資料庫中提供詳細的搜索結果，包括新聞、影像和視頻。該API支持關鍵字和向量搜索，並利用重排模型來提高結果的準確性。易於整合到各種應用程序和工具中，使得LangSearch成為開發人員為其項目增加高級搜索功能的理想選擇。

本地 RAG 研究人員 Deepseek 結合了 Deepseek 強大的文件爬取與索引能力、基於向量的語義搜尋，以及本地 LLM 的推理能力，打造一個獨立的檢索增強生成（RAG）代理。用戶可配置目錄以索引各種文件格式，包括 PDF、Markdown、文本等，並將自訂的嵌入模型集成透過 FAISS 或其他向量存儲。查詢運行於本地開源模型（如 GPT4All、Llama）或遠端 API，根據索引內容回傳簡潔答案或摘要。有直觀的 CLI 介面、可自訂的提示範本，及支援增量更新，確保資料隱私與離線存取便利，適合研究人員、開發者與知識工作者使用。