Neuron AI 是一個端到端的無伺服器平台，用於創建、部署和管理智能 AI 代理。它支援主要的 LLM 提供商（如 OpenAI、Anthropic、Hugging Face），並實現多模型管道、對話情境管理與自動化流程，通過低碼界面或 SDK。內建資料輸入、向量搜尋和插件整合，使知識來源與服務協調更加簡單。其自動擴展架構與監控面板確保性能與可靠性，非常適合企業級聊天機器人、虛擬助手和自動資料處理機器人。

TiDB是一個為AI應用程式量身訂做的集成型數據庫解決方案。它支持向量搜索、語義知識圖譜搜索以及運營數據管理。無伺服器架構確保了可靠性和可擴展性，消除了手動數據同步和多數據存儲管理的需求。擁有角色基於訪問控制、加密和高可用性等企業級功能，TiDB非常適合那些需要性能、安全性和易用性的生產就緒AI應用程式。TiDB的平台兼容性覆蓋雲端和本地部署，讓它能適應各種基礎設施需求。

GoLC 為開發者提供一個完整的工具包，用於在 Go 中構建語言模型鏈和代理。其核心包括鏈管理、可定制的提示模板，以及與主要 LLM 提供商的無縫整合。藉由文檔加載器和向量存儲，GoLC 能實現嵌入式檢索，支持 RAG 工作流程。該框架支持有狀態的記憶模組以便於對話環境，還有輕量的代理架構可協調多步推理及工具調用。其模組化設計允許集成自定義工具、資料來源及輸出處理器。以 Go 原生性能和最低依賴，GoLC 簡化 AI 管道開發，非常適合構建聊天機器人、知識助理、自動化推理代理以及生產級後端 AI 服務。

Weaviate是一個原生AI、開源的向量資料庫，旨在幫助開發者擴展及部署AI應用程式。它支持對原始向量或數據對象進行快速的向量相似性搜索，實現與各種技術堆疊和模型供應商的靈活整合。其雲端無關的特性允許無縫的部署，並配備有大量資源以幫助開發者學習並整合至現有項目中。Weaviate的強大開發者社群確保使用者獲得持續的支持與見解。

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。

FastAPI LangGraph代理範本提供一個全面的基礎，用於在FastAPI應用中開發由LLM驅動的代理。它包含預定義的LangGraph節點，用於常見任務，如文字完成、嵌入和向量相似度搜尋，同時允許開發者創建自訂節點和流程。此範本管理會話歷史，藉由記憶模組持續保存上下文，並支援基於環境的設定，以適應不同部署階段。內建Docker檔案和CI/CD友好的結構，可確保無縫的容器化與部署。日誌記錄和錯誤處理中介層提升可觀測性，而模組化的程式碼庫也方便功能擴展。結合FastAPI的高效網路框架與LangGraph的調度能力，簡化代理的開發週期，從原型到正式運行。

RAGFlow是一個功能強大的開源RAG（檢索增強生成）引擎，旨在簡化AI代理的開發與部署。它將深層文件理解與向量相似度搜索結合，對PDF、網頁和資料庫中的非結構化數據進行攝取、預處理和索引，建立定制知識庫。開發者可以利用其Python SDK或RESTful API，檢索相關上下文並用任何LLM模型生成準確回應。RAGFlow支持建構多樣化的代理工作流程，例如聊天機器人、文件摘要和Text2SQL生成器，實現客戶支援、研究和報告任務的自動化。其模組化架構及擴展點，確保與現有流程的無縫整合，並保障擴展性與降低幻覺誤差。

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。

MyScale 是一個最前沿的AI數據庫，將矢量搜索與SQL分析融合，旨在提供高性能與完全管理的體驗。它旨在簡化複雜的數據處理過程，讓開發者能夠更輕鬆地構建健壯的AI應用程序。使用 MyScale，您可以探索 SQL 友好的功能和成本效益，促進簡化操作和改善數據洞察。

Open WebUI Pipeline for RAGFlow 為開發者和資料科學家提供一個模組化管道，用於構建檢索增強生成（RAG）應用。它支持上傳文件、使用各種LLM API計算嵌入，並將向量存儲於本地資料庫中，以高效進行相似度搜尋。該框架協調檢索、摘要和對話流程，使實時聊天界面能引用外部知識。提供可自定義提示、多模型兼容和記憶管理，幫助用戶在交互式Web UI環境中創建專用的問答系統、文件摘要器和個人AI助手。插件架構可與Oobabooga等現有本地WebUI輕鬆集成。並包括逐步配置文件，支援批次處理、對話上下文追蹤及靈活的檢索策略。開發者可以擴展管道，加入自定義模組，用於向量存儲選擇、提示鏈和用戶記憶，使其適用於研究、客戶支持及專業知識服務。

網路安全的RAG結合了大型語言模型與向量檢索的力量，改變了安全團隊訪問與分析網路安全資訊的方式。用戶首先導入如MITRE ATT&CK矩陣、CVE條目與安全公告等文件。框架接著對每個文件生成嵌入向量並存入向量資料庫。當用戶提交查詢時，RAG會檢索最相關的文件片段，傳遞至LLM，並返回精確且富有情境的回應。此方法確保答案基於權威資料來源，降低幻覺現象，同時提升準確性。利用可定制的資料流程與多種嵌入模型及LLM供應者的支援，團隊可調整系統以符合其獨特的威脅情報需求。