Aparecem juntos no guia “Perguntas e respostas sobre documentos locais e privados”
Banco de dados vetorial de código aberto para busca semântica, geração aumentada por recuperação e busca híbrida.
Aberto (pesos/código aberto) BSD-3-Clause
Casos de uso
- Pipelines de geração aumentada por recuperação para apps LLM
- Busca semântica sobre documentos e catálogos de produto
- Sistemas de recomendação e de correspondência por similaridade
Preços: O Weaviate é grátis para auto-hospedar (BSD-3-Clause); o Weaviate Cloud é um serviço gerenciado pago precificado por uso e nível.
Preços ↗ · Fontes
Este registro foi revisado pela última vez em 2026-09-10.
Aparecem juntos no guia “Perguntas e respostas sobre documentos locais e privados”
Plataforma de código aberto para criar aplicações LLM com fluxos de agentes visuais, pipelines RAG e gerenciamento de modelos.
Aberto (pesos/código aberto) Dify Open Source License (modified Apache-2.0)
Casos de uso
- Construir assistentes de IA internos sobre o conhecimento da empresa
- Prototipar e entregar fluxos agênticos sem muita programação
- Padronizar o desenvolvimento de apps LLM em uma equipe
Preços: Auto-hospedar o Dify é grátis sob a licença de código aberto; o Dify Cloud oferece um sandbox gratuito e planos pagos, com licenciamento empresarial para necessidades avançadas.
Preços ↗ · Documentação ↗ · Fontes
Este registro foi revisado pela última vez em 2026-10-10.
Aparecem juntos no guia “Perguntas e respostas sobre documentos locais e privados”
Framework de código aberto para criar aplicações e agentes com LLM, com LangSmith e LangGraph para observabilidade e orquestração.
Aberto (pesos/código aberto) MIT
Casos de uso
- Criar pipelines de RAG e chatbots
- Orquestrar agentes de várias etapas
- Depurar e avaliar aplicações de LLM
Preços: O framework é gratuito e de código aberto; o LangSmith oferece um nível gratuito e planos pagos para equipes.
Preços ↗ · Fontes
Este registro foi revisado pela última vez em 2026-09-10.
Aparecem juntos no guia “Perguntas e respostas sobre documentos locais e privados”
Framework de dados de código aberto para conectar LLMs a dados privados, viabilizando geração aumentada por recuperação e agentes de documentos.
Aberto (pesos/código aberto) MIT
Casos de uso
- Construir RAG sobre documentos empresariais
- Perguntas e respostas em PDFs e bases de conhecimento
- Agentes de processamento de documentos
Preços: O framework é grátis e de código aberto; LlamaCloud e LlamaParse são serviços hospedados com preço por uso.
Preços ↗ · Fontes
Este registro foi revisado pela última vez em 2026-09-10.
Relacionado: mesma tarefa Executar modelos próprios
Serviço gerenciado da AWS para criar aplicações com modelos de fundação de vários provedores por meio de uma única API.
Pago
Casos de uso
- Criar aplicações de IA generativa em ambientes empresariais da AWS
- Implementar RAG com bases de conhecimento sobre dados proprietários
- Comparar e trocar de modelo com a mesma API
Preços: O Bedrock é cobrado por uso conforme o modelo e os tokens ou a taxa de transferência; não exige pagamento antecipado.
Preços ↗ · Documentação ↗ · Fontes
Este registro foi revisado pela última vez em 2026-10-09.
Relacionado: mesma tarefa Executar modelos próprios
Plataforma para implantar e servir modelos de machine learning como APIs escaláveis.
Pago
Casos de uso
- Implantar modelos personalizados como APIs de produção
- Escalar a inferência sem gerenciar GPUs
- Servir modelos abertos para aplicações
Preços: A computação GPU dedicada é cobrada por minuto, sem cobrança de ociosidade; as APIs de modelos são cobradas por milhão de tokens, e novas contas recebem créditos.
Documentação ↗ · Fontes
Este registro foi revisado pela última vez em 2026-10-09.
Relacionado: mesma tarefa Executar modelos próprios
Empresa de computação de IA cuja nuvem de inferência serve modelos de linguagem abertos em hardware em escala de wafer.
Freemium
Casos de uso
- Oferecer inferência de baixa latência para aplicações em tempo real
- Executar modelos abertos em altas velocidades de geração
- Escalar cargas de trabalho de modelos grandes em hardware especializado
Preços: A inferência é cobrada por token e começa com um teste gratuito; sistemas de treinamento e implantações on-premises são vendidos separadamente.
Fontes
Este registro foi revisado pela última vez em 2026-10-09.
Relacionado: mesma tarefa Executar modelos próprios
Plataforma de inferência de mídia generativa para executar modelos de difusão e outros por meio de uma API rápida.
Pago
Casos de uso
- Adicionar geração de imagem e vídeo aos apps
- Servir modelos de difusão abertos em escala
- Prototipar pipelines de mídia generativa
Preços: O preço é por uso, por inferência ou segundo de computação; novos desenvolvedores recebem créditos gratuitos.
Documentação ↗ · Fontes
Este registro foi revisado pela última vez em 2026-10-09.