Graph_RAG是一個用Python打造的框架，設計用來構建和查詢知識圖譜，以支援檢索增強生成（RAG）。它支持非結構化文件的導入，透過LLMs或NLP工具自動抽取實體與關係，並存儲於Neo4j等圖形資料庫。借助Graph_RAG，開發者可建立連結的知識圖譜，執行語義圖查詢來識別相關節點與路徑，並將獲得的背景資訊輸入至LLM提示中。此框架提供模組化流程、可配置組件與範例，促進端到端的RAG應用，提升答案的準確度與解釋性，藉由結構化知識表徵。

NuMind 是一個強大的工具，允許用戶通過教導人工智能執行特定的信息抽取任務來開發量身定制的 NLP 模型。它自動化了包括分類、命名實體識別 (NER) 和數據結構化等多個過程，使用戶能夠從非結構化文本中提取有意義的見解。該平台支持多語言模型並提供協作工具、GPU 優化和廣泛的 API 訪問，專門設計以便於在現實應用中輕鬆部署。

GPT-Stores是一個專門的市場，供定制的GPT版本，由專家和社區貢獻者開發。用戶可以瀏覽一系列為特定任務量身定制的GPT，從業務自動化到個人助理。每個GPT都旨在提供獨特的功能，幫助用戶優化工作流程，提高生產力。

PrivacyDoc 利用先進的自然語言處理（NLP）為 PDF 和電子書文檔提供深入的分析和查詢功能。使用 PrivacyDoc，您可以輕鬆挖掘洞察並提取關鍵信息。直觀的界面和強大的後台使用戶可以無縫地處理大型和複雜的文檔，使知識檢索更快、更高效，最終提高生產力和研究能力。

Docsumo 利用先進的機器學習算法來自動提取文檔中的重要數據。通過結合自然語言處理 (NLP) 和光學字符識別 (OCR)，它有效掃描各種類型的文件，如發票和合同。這種自動化不僅加快了數據處理時間，還最小化了與人工數據輸入相關的錯誤，使企業能專注於核心活動，而不是繁瑣的文書工作。