知識検索とRAGフレームワーク

Deep Recallは、大規模言語モデル（LLM）用に設計されたオープンソースのエンタープライズクラスのメモリフレームワークです。効率的な文脈検索と統合により、超パーソナライズされた応答性を提供します。このフレームワークは、メモリサービス、推論サービス、GPUに最適化された推論とベクトルカウントをサポートするコーディネーターを含む3層アーキテクチャを使用しています。

NodeRAGは、GitHubでホストされているオープンソースの検索拡張生成（RAG）システムで、Terry-Xu-666によって開発されました。異種グラフ構造によって情報検索と生成を最適化し、検索精度と文脈関連性を大幅に向上させます。NodeRAGはローカル展開をサポートし、ユーザーフレンドリーなインターフェイスを提供します。

Yuxi-Knowは、ナレッジグラフとRAG（Retrieval Augmented Generation）技術を組み合わせたオープンソースのインテリジェントQ&Aプラットフォームで、ユーザが素早く正確な回答を得られるように支援します。ナレッジグラフを保存するためにNeo4jをベースにしており、バックエンドとフロントエンドを構築するためにFastAPIとVueJSを使用しています。

Recallは、ウェブページ、ビデオ、PDFなどを素早く要約し、個人的な知識ベースに預けることで、ブラウジング体験を向上させる人工知能ツールです。中心的な機能は、ブラウジング中にリアルタイムで関連情報を表示し、断片化されたコンテンツを順序付けられた知識ネットワークに整理するのを助けることです。Paulとそのチームによって開発されたこのツールは...

Morphik Coreは、morphik-orgチームによって開発され、GitHubでホストされているオープンソースプロジェクトです。以前はDataBridge Coreと呼ばれていましたが、現在はMorphik Coreと改名されています。このツールは、テキストや画像を処理できるAIアプリケーションのために設計されたデータベースです。

KBLaMはマイクロソフトによって開発されたオープンソースプロジェクトで、Knowledge Base augmented Language Modelと呼ばれている。これは、外部の知識をベクトルに変換し、大規模なモデルのアテンションレイヤーに埋め込み、モデルが質問や推論に答えるためにこの知識を直接使用できるようにする。

Rankifyはオーストリアのインスブルック大学のデータサイエンスグループによって開発されたオープンソースのPythonツールキットです。情報検索、並べ替え、検索拡張生成（RAG）に焦点を当て、統一されたフレームワークを提供している。このツールキットには、40の検索済みベンチマークデータセットが組み込まれており、7つの検索手法と24の...

Fast.ioは、大規模データを実用的な洞察に変えることに集中するチームのためのAIワークベンチです。文書、画像、動画など何千ものファイルを素早く分析し、要約を生成して質問に答える。このウェブサイトは、中小企業（SMB）の問題解決を支援することを目的に、MediaFireの創設者によって構築された。

OlivaはDeluxerがGitHubで開発したオープンソースのマルチインテリジェンスアシスタントツールです。複数のAIインテリジェンスの連携により、ユーザーがQdrantデータベースの商品情報を検索する手助けをする。主な機能は音声サポートで、LangChainやSuperlinkeと組み合わ...

Second MeはMindverseチームによって開発されたオープンソースプロジェクトで、あなたのコンピューター上に「デジタル・ドッペルゲンガー」のような働きをするAIを作ることができ、あなたの言葉や記憶を通してあなたの話し方や習慣を学習し、あなたを理解するインテリジェントなアシスタントになる。その最大の特徴は、すべてのデータが...

GraphRAGプロジェクトは、構造化されていないテキストに含まれる暗黙的な関係を利用することで、AIシステムがプライベートデータセットに対して回答できる質問の範囲を拡張することを目的としている。 従来のベクトルRAG（または「セマンティック検索」）に対するGraphRAGの主な利点は、データセット全体に対するグローバルなクエリ、例えば...

HippoRAGはオハイオ州立大学のOSU-NLPグループ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、人間の長期記憶メカニズムに着想を得ている。HippoRAGは、RAG（Retrieval Augmented Generation）、KG（Knowledge Graph）、PageRank（Personalised PageRank）の技術を組み合わせ、大規模言語モデル（LLM）が外部文書からの知識を継続的に統合するのを助ける。

RLAMAは、DonTiziによってオープンソースで開発され、GitHubでホストされているドキュメントインテリジェンスクイズRAG（Retrieval Augmentation Generation）システムである。ユーザーは簡単なターミナルコマンドでローカルのOllamaモデルに接続し、フォルダからドキュメントを素早く取得することができる。

LettuceDetectは、KRLabsOrgによって開発された軽量なオープンソースツールで、特にRAG（Retrieval Augmented Generation）システムで生成される幻覚コンテンツを検出するために設計されている。文脈、質問、答えを比較し、文脈でサポートされていない答えの部分を特定することで、開発者がRAGシステムの精度を向上させるのに役立ちます...

Onyx（旧称Danswer）は、onyx-dot-appチームによって開発されたオープンソースのAIチャットプラットフォームで、ドキュメント、アプリケーション、従業員データの統合と管理を支援します。任意の大規模言語モデル（LLM）への接続をサポートし、40以上のコネクタ（Google Driv.など）を介して豊富なチャット機能を提供します。

ReSearchは、強化学習（RL）を通じて大規模言語モデル（LLM）の検索と推論を改善するために、Agent-RLチームによって開発されたオープンソースの研究ツールです。このプロジェクトは、Deepseek-R1-Zeroと...

Flying Book Knowledge Q&Aは、フライングブックが発表したAI主導の知識管理とQ&Aツールで、DeepSeek R1のビッグモデル技術を深く統合している。リアルタイムのネットワーキング検索、マルチフォーマットのファイル解析（文書、画像など）をサポートし、企業のナレッジベースとのシームレスなインターフェイスにより、ユーザーがインテリジェントなナレッジを迅速に構築できるよう支援する。

Large Model Knowledge Engine (LKE)は、Tencent Cloudが発表した企業ユーザー向けのスマートアプリケーション構築プラットフォームです。強力なビッグ・ランゲージ・モデリング技術と企業独自のデータを組み合わせ、ユーザーが知識クイズ、RAG（Retrieval Augmented Generation）アプリケーション、エージェント・インテリジェンス、ワークフローを迅速に構築できるようにします。

DeepSeek-RAG-Chatbotは、DeepSeek R1モデルに基づいて構築されたオープンソースのチャットボットプロジェクトで、GitHubでホストされており、開発者のSaiAkhil066によって作成されました。Retrieval Augmented Generation（RAG）技術と、ユーザーがアップロードしたドキュメント（PDFやDO...