Ragsは、ベクターデータベース、プロンプトテンプレート、メモリモジュールを統合してリトリーバル強化生成システムを構築するためのオープンソースのPythonフレームワークです。Llama-2、GPT-4、Claude2などのLLMをサポートし、開発者は知識に基づくチャットボット、ドキュメントQ&A、要約パイプラインを作成できます。Ragsは、パイプラインの作成を効率化し、リトリーバル、生成、評価のためのモジュール化されたコンポーネントを提供します。
このツールを宣伝する
このツールを更新する
Rags
Ragsは、ベクターデータベース、プロンプトテンプレート、メモリモジュールを統合してリトリーバル強化生成システムを構築するためのオープンソースのPythonフレームワークです。Llama-2、GPT-4、Claude2などのLLMをサポートし、開発者は知識に基づくチャットボット、ドキュメントQ&A、要約パイプラインを作成できます。Ragsは、パイプラインの作成を効率化し、リトリーバル、生成、評価のためのモジュール化されたコンポーネントを提供します。
フィーチャー
Ragsとは？
Ragsはリトリーバル強化生成アプリケーションを構築するためのモジュラーなパイプラインを提供します。FAISSやPineconeなどの人気のベクターストアと連携し、設定可能なプロンプトテンプレートや会話の文脈を維持するメモリモジュールを備えています。開発者はLlama-2、GPT-4、Claude2などのLLMプロバイダーを統合APIを通じて切り替えることができます。Ragsはストリーミング応答、カスタム前処理、評価フックをサポートします。その拡張性の高い設計により、プロダクション環境へのシームレスな統合、ドキュメントの自動取り込み、セマンティックサーチ、スケール可能な生成タスクが可能です。
誰がRagsを使うの？
- AI開発者
- データサイエンティスト
- ソフトウェアエンジニア
- 企業アーキテクト
- 学術研究者
Ragsの使い方は？
- Step1: pip install rags でRagsをインストール
- Step2: ベクターストア（FAISS、Pineconeなど）を設定
- Step3: プロンプトテンプレートとメモリ設定を定義
- Step4: 選択したLLMを使ってRagsパイプラインをインスタンス化
- Step5: ドキュメントをレトリバーにロードしインデックス作成
- Step6: pipeline.generate(query)を呼び出してリトリーバル強化された応答を取得
- Step7: 応答を評価し、プロンプトやレトリーバーパラメータを調整
- Step8: パイプラインをサービスとして展開またはアプリケーションに統合
プラットフォーム
- mac
- windows
- linux
Ragsの主な特長・利点
コア機能
- ベクターストアの統合 (FAISS, Pinecone)
- 統一されたLLMインターフェース (Llama-2, GPT-4, Claude2, など)
- 設定可能なプロンプトテンプレート
- コンテキスト保持のためのメモリモジュール
- ストリーミング応答サポート
- 評価とロギングフック
- モジュール式のパイプラインコンポーネント
利点
- RAGアプリケーションの迅速な開発
- マルチLLM対応の柔軟性
- スケーラブルなベクター検索
- オープンソースかつ拡張性が高い
- 本番向けのパイプライン
Ragsの主な使用ケース・アプリケーション
- カスタマーサポート向けの知識ベースチャットボット
- ドキュメントのQ&Aシステム
- 自動要約パイプライン
- 社内知識ベースアシスタント
- 研究用ドキュメントの検索と分析
RagsのFAQs
Rags会社情報
Rags のレビュー
5/5
Ragsの主な競合と代替品は？
- LangChain
- LlamaIndex
- Haystack
- Semantic Kernel
- Retrieval-Augmented Generation SDKs
あなたも好きかもしれません：
AI駆動のRAGパイプラインビルダーで、ドキュメントを取り込み、埋め込みを生成し、カスタマイズ可能なチャットインターフェースを通じてリアルタイムのQ&Aを提供します。
複数のLLM間で動的にリクエストをルーティングし、GraphQLを使用して複合プロンプトを効率的に処理するフレームワーク。
Flowithは、無料の🍌Nano Banana Proやその他の効果的なモデルを提供するキャンバスベースのエージェント型ワークスペースです...
JaCaMoは、Jason、CArtAgO、Moiseを統合したマルチエージェントシステムプラットフォームであり、スケーラブルでモジュール式のエージェントベースのプログラミングを実現します。
サイバーセキュリティのデータセットに対して、LLM駆動のQ&Aを可能にするオープンソースのRAGベースAIツールで、コンテキストに基づく脅威インサイトを提供します。
Deep Research Agentは、AI駆動の検索と自然言語処理（NLP）を使用して、文献の収集、要約、分析を自動化します。
LlamaIndexによる知識検索とLangChain統合を活用し、AIを通じてCUHKSZのドキュメント上でインタラクティブなQ&Aを可能にします。
SmartRAGは、カスタムドキュメントコレクション上でLLM駆動のQ&Aを可能にするRAGパイプラインを構築するためのオープンソースPythonフレームワークです。