AI_RAG предоставляет модульное решение для генерации с дополнением поиска, сочетающее индексирование документов, векторный поиск, генерацию встраиваний и создание ответов с помощью LLM. Пользователи готовят корпуса текстовых документов, подключают векторное хранилище вроде FAISS или Pinecone, настраивают эндпоинты для встраиваний и LLM, запускают процесс индексирования. При получении запроса AI_RAG извлекает наиболее релевантные участки, передает их вместе с подсказкой выбранной модели и возвращает контекстно обоснованный ответ. Его расширяемый дизайн позволяет создавать собственные коннекторы, поддержку нескольких моделей и тонкую настройку параметров поиска и генерации, что идеально подходит для баз знаний и продвинутых чат-агентов.

Агент Faraday Web Researcher использует технологии ИИ и веб-скрейпинга для выполнения полного цикла онлайн-исследований. Этот агент интегрируется с различными поисковыми системами и источниками контента, автоматически запрашивая темы, сканируя страницы результатов и извлекая релевантное содержание. Он обрабатывает HTML и PDF-документы, фильтрует лишние детали и использует обработку естественного языка для создания кратких обзоров или структурированных отчетов. Пользователи могут настраивать параметры поиска, задавать глубину исследования и форматы вывода, что позволяет адаптировать сбор информации под задачи анализа рынка, академических исследований или конкурентной разведки. Автоматизация повторяющихся задач позволяет ускорить циклы исследований, снизить человеческие ошибки и обеспечить единый интерфейс для доступа и обработки большого объема веб-данных.