RecurSearchは、ベクトル埋め込みとメタデータフィルターを使用して、ドキュメントストア上でチェーン可能な再帰的検索を提供します。各ステップでクエリを洗練し、中間結果を要約し、最も関連性の高い情報に段階的に絞り込み、AIエージェントやRAGワークフローを支援します。
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RecurSearch
RecurSearchは、ベクトル埋め込みとメタデータフィルターを使用して、ドキュメントストア上でチェーン可能な再帰的検索を提供します。各ステップでクエリを洗練し、中間結果を要約し、最も関連性の高い情報に段階的に絞り込み、AIエージェントやRAGワークフローを支援します。
フィーチャー
RecurSearchとは？
RecurSearchは、再帰的な意味検索を可能にし、Retrieval-Augmented Generation（RAG）やAIエージェントのワークフローを向上させるためのオープンソースのPythonライブラリです。ユーザーはクエリとドキュメントをベクトル空間に埋め込み、前回の結果に基づいてクエリを繰り返し洗練し、メタデータやキーワードのフィルターを適用し、結果を要約または集約します。このステップごとの洗練により、精度が向上し、API呼び出しを削減し、エージェントが大規模なコーパスから深くネストされたまたはコンテキスト固有の情報を抽出しやすくなります。
誰がRecurSearchを使うの？
- RAGチャットボットを構築するAI開発者
- 意味検索に取り組むデータサイエンティスト
- 知識発見を探求する研究エンジニア
- ドキュメントQAを組み込むソフトウェアチーム
RecurSearchの使い方は？
- ステップ1：pip install recursearch
- ステップ2：recursearchからRecursiveSearcherをインポート
- ステップ3：FAISS / Pinecone / Weaviateなどのベクトルストアを初期化
- ステップ4：埋め込みモデルとフィルターでRecursiveSearcherを設定
- ステップ5：.search_recursive(query, depth, options)を呼び出し
- ステップ6：結果の要約やドキュメントを処理し、パイプラインに統合
プラットフォーム
- mac
- windows
- linux
RecurSearchの主な特長・利点
コア機能
- チェーン可能な再帰的意味検索
- ベクトル埋め込みの統合（FAISS、Pinecone、Weaviate）
- メタデータとキーワードフィルタリング
- 中間結果の要約
- 設定可能な再帰の深さと分岐
利点
- 反復的な洗練による高精度
- APIと計算コストの削減
- 既存のRAG/エージェントワークフローへの容易な統合
- 大規模なドキュメントコレクションにスケーラブル
- オープンソースで拡張可能
RecurSearchの主な使用ケース・アプリケーション
- Retrieval-Augmented Generationチャットボットの構築
- 法的ドキュメントの詳細調査と条項抽出
- 科学文献の知識探索
- 多段階の顧客サポート知識検索
- コンテキストの洗練による企業イントラネット検索
RecurSearchのFAQs
RecurSearch会社情報
RecurSearch のレビュー
5/5
RecurSearchの主な競合と代替品は？
- LangChain
- Haystack
- LlamaIndex
- Weaviate
- Pinecone
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