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包括的な紹介 MiniRAGは非常にシンプルな検索拡張生成（RAG）フレームワークであり、異種グラフインデックスと軽量トポロジー拡張検索により、小さなモデルでも優れたRAG性能を実現することを目的としている。香港大学データサイエンス研究所（HKUDS）によって開発され、スモール・ランゲージ・モデル（SLM...

概要 ウィキチャットはスタンフォード大学で開発された実験的なチャットボットで、ウィキペディアからデータを取得することで、大規模な言語モデルの事実性を改善することを目的としています。大規模な言語モデル（ChatGPTやGPT-4など）は、最新の情報や人気のないトピックを扱うときにエラーを起こす傾向があります。

包括的な紹介 Cognitaは、RAG（Retrieval-Augmented Generation）ベースのアプリケーションの開発を簡素化するためにTrueFoundryによって開発されたオープンソースのフレームワークです。このフレームワークは、RAGテクノロジーをプロトタイプの段階から製品化するのを容易にする、構造化されたモジュール式のソリューションを提供します。

ヴォートンは、AIエージェントとアクセス・コントロール・システムを通じて、パーソナライズされたナレッジ・マネジメント・サービスをユーザーに提供する、インテリジェントなナレッジ・ストレージと管理に特化したプラットフォームである。このプラットフォームは、AIチャット機能の使用をサポートし、コンテキストに基づいたインテリジェントな応答を提供することで、ユーザーの情報整理、アクセス、活用を支援します。そのセットアップ...

一般的な紹介 VannaはMITライセンスのオープンソースPythonフレームワークで、RAG(Retrieval Augmented Generation)技術を使ってSQLクエリを生成することに重点を置いている。ユーザはRAGモデルを訓練し、自分のデータに適用し、質問をすると、Vannaは適切なSQLクエリを返す。これらのクエリは自動的に...

包括的な紹介 MetaLawは法律研究の効率化に焦点を当てたオンラインプラットフォームです。先進的なAI技術により、MetaLawは正確なクラスケース検索と分析サービスを提供し、法律実務家が迅速に関連ケースを見つけ、詳細な分析を行うことを支援します。同プラットフォームのAI分析アシスタント機能は、法律研究を...

概 要 サナ・ラボは、AI技術を通じて組織における知識習得と学習の効率化を目指す企業である。スウェーデンのストックホルムに本社を置くサナは、ラーニング・マネジメント・システム（LMS）、ラーニング・エクスペリエンス・プラットフォーム（LXP）、AIアシスタントなど、様々な製品を提供し、組織の従業員トレーニングを支援している。

ペタルは、ユーザーが効率的に文書を管理・分析できるように設計された、AIベースの文書分析プラットフォームです。Petalを使用することで、ユーザーはナレッジベースをプラットフォームにリンクさせ、完全に文書化された信頼性の高い回答を生成することができます。Petalは幅広い種類の文書をサポートし、自動メタ...

概要 Paperless-AIは、Paperless-ngx文書管理システム専用に設計された革新的な文書自動化分析ツールです。OpenAI APIと、Ollama（Mistral、LLaMA、PHI-3、Gemma 2を含む）、...といった様々な先進AIモデルを巧みに組み合わせています。

包括的な紹介 Vision-is-all-you-needは革新的なビジュアルRAG（Retrieval Augmented Generation）システム実証プロジェクトであり、文書処理領域にビジュアル言語モデリング（VLM）を適用する新境地を開くものである。従来のテキストチャンキング手法とは異なり、このシステムでは、視覚言語モデルを直接使用してPDFファイルのページを処理する...

包括的な紹介 Diffbot LLM Reasoning Server は LLama モデルアーキテクチャに基づいた特別な最適化と改良が施された革新的な大規模言語モデリングシステムです。このプロジェクトの最大の特徴は、リアルタイムナレッジグラフと検索拡張生成 (RAG) テクノロジーを組み合わせることで、ユニークな...

包括的な紹介 HtmlRAGは、RAG（Retrieval Augmented Generation）システムにおけるHTML文書の処理を改善することに焦点を当てた、革新的なオープンソースプロジェクトである。このプロジェクトは、RAGシステムにおけるHTMLフォーマットの使用が、プレーンテキストよりも効率的であるという新しいアプローチを提案する。このプロジェクトは、HTML文書の検索から検索結果の表示までの完全なデータ処理フローを包含している。

概論 YouMindは、一流の大規模言語モデル（LLM）を搭載したAIオーサリングシステムであり、ユーザーが様々な資料から重要なコンテンツを抽出し、保存できるように設計されています。ウェブの閲覧、YouTubeビデオの視聴、ポッドキャストの聴取、PDFや画像のアップロードなど、...

AIモデルが特定のシナリオで役立つためには、通常、背景知識を利用する必要がある。例えば、カスタマー・サポート・チャットボットは、それがサービスを提供する特定のビジネスを理解する必要があり、法的分析ボットは、過去の多数のケースにアクセスする必要がある。 開発者はしばしば、検索オーグメンテ...

包括的な紹介 SimGRAG（SimGRAG: Leveraging Similar Subgraphs for Knowledge Graphs Driven Retrieval-Augmented Generation）は、知識グラフ駆動検索-拡張生成（RAG）ベースのアプローチである。RAGは、類似部分グラフを強化することを目的としており、...

包括的な紹介 KAG (Knowledge Augmented Generation)は、OpenSPGエンジンと大規模言語モデル(LLMs)に基づいた、論理的なフォームに導かれた推論と検索のフレームワークです。このフレームワークは、専門的なドメイン知識ベースのための論理的な推論と事実質問ソリューションを構築するために特別に設計されており、効果的に従来のRAGを克服することができます...

一般的な紹介 Gleanは、Googleの検索エンジニアのチームによって作成された作業AIツールです。Microsoft 365、Google Workspace、Salesforce、Slackなど、複数のワークプレイスアプリやスイートと統合できる。

包括的な紹介 R2R (RAG to Riches) は、RAG (Retrieval Augmented Generation) 機能をサポートする最先端のAI検索システムです。コンテナ化されたRESTful API上に構築されたこのシステムは、マルチモーダルコンテンツの解析、ハイブリッド検索機能、設定可能なGraphRAG、包括的な...

包括的な紹介 RAGFlowは、深い文書理解技術に基づいたオープンソースのRAG（Retrieval Augmented Generation）エンジンです。RAGFlowは、複雑な形式のデータに基づく実際の質問と回答機能を提供できる大規模言語モデル（LLM）を組み込み、あらゆる規模の企業に効率的なRAGワークフローを提供します。