OpenKBS Appsは、ドキュメントをアップロード・処理し、意味的な埋め込みを生成し、複数のLLMを設定して情報検索を強化するための統一インターフェースを提供します。ユーザーはクエリワークフローを微調整し、アクセス制御を設定し、ウェブやメッセージングチャネルにエージェントを統合できます。このプラットフォームは、ユーザーのインタラクション分析、フィードバックからの継続学習、多言語コンテンツのサポートを提供し、組織のデータに合わせたインテリジェントアシスタントの迅速な作成を可能にします。

LangDB AIは、散在するドキュメントを検索可能なインタラクティブアシスタントに変換するAI搭載の知識管理プラットフォームです。ユーザーはPDFやWordファイル、Webページのようなドキュメントをアップロードし、LangDBのAIが自然言語処理と埋め込み技術を使用してコンテンツを解析・インデックスします。セマンティックサーチにより関連する箇所を抽出し、チャットボットインターフェースを通じてチームメンバーは自然言語で質問できます。プラットフォームはチャットウィジェット、Slack、API経由の多チャンネル展開をサポートし、管理者はユーザーロール設定、使用状況の分析、文書のバージョン更新をシームレスに行えます。コンテンツの取り込み、タグ付け、会話サポートを自動化し、情報検索にかかる時間を短縮し、カスタマーサポート、エンジニアリング、トレーニング部門の協業を強化します。

TiDBは、AIアプリケーションに特化した統合データベースソリューションです。ベクトル検索、セマンティック知識グラフ検索、運用データ管理をサポートします。サーバーレスアーキテクチャにより、信頼性とスケーラビリティが保証され、手動でのデータ同期や複数のデータストアの管理が不要になります。役割ベースのアクセス制御、暗号化、高可用性などのエンタープライズグレードの機能を備えたTiDBは、パフォーマンス、安全性、使いやすさを求める生産準備が整ったAIアプリケーションに最適です。TiDBのプラットフォーム互換性は、クラウドベースおよびローカルの両方のデプロイメントにまたがり、さまざまなインフラニーズに対応します。

CrawlrはオープンソースのCLI AIエージェントで、ウェブ情報を構造化されたナレッジベースに効率的に取り込むプロセスを合理化します。OpenAIのGPT-3.5/4モデルを活用し、指定されたURLをクロールして生HTMLを意味のあるテキストにクリーンアップおよび分割し、簡潔な要約を生成し、効率的なセマンティック検索のためのベクトル埋め込みを作成します。クロール深度やドメインフィルター、チャンクサイズの設定に対応し、ユーザーがプロジェクトのニーズに合わせて取り込みパイプラインをカスタマイズ可能です。リンク探索とコンテンツ処理を自動化することで、手動のデータ収集を削減し、FAQ、チャットボット、研究アーカイブの作成を高速化し、PineconeやWeaviate、ローカルのSQLiteなどのベクトルデータベースとシームレスに連携します。モジュール式の設計により、カスタムパーサや埋め込み提供者の拡張も容易です。

Financial Agentic RAGは、ドキュメントの取り込み、埋め込みを利用した検索、およびGPT駆動の生成を組み合わせて、インタラクティブな金融分析アシスタントを提供します。エージェントのパイプラインは検索と生成AIのバランスを取り、PDFやスプレッドシート、レポートをベクトル化してコンテキストに基づく内容検索を可能にします。ユーザーが質問を送信すると、システムは最も一致するセグメントを取得し、言語モデルに条件付けて簡潔かつ正確な金融の洞察を生成します。ローカルまたはクラウドに展開でき、カスタムデータコネクタやプロンプトテンプレート、PineconeやFAISSのようなベクトルストアをサポートします。

Granite Retrieval Agentは、意味的検索と大規模言語モデルを組み合わせたリトリーバル強化生成AIエージェントを構築するための柔軟なプラットフォームを提供します。ユーザーは様々なソースからドキュメントを取り込み、ベクトル埋め込みを作成し、Azure Cognitive Searchインデックスや代替のベクターストアを設定できます。クエリが到達すると、エージェントは最も関連性の高いパッセージを検索し、コンテキストウィンドウを構築し、LLM APIを呼び出して正確な回答や要約を行います。メモリ管理、思考の連鎖、カスタムプラグインによる前後処理もサポートし、Dockerや直接Pythonから展開可能です。これにより、ナレッジ駆動型のチャットボット、エンタープライズアシスタント、Q&Aシステムの迅速な開発が促進され、誤認識を防ぎ、事実の正確性を向上させます。

Haystackは、開発者が最新の機械学習の進歩を活かしたカスタム検索ソリューションを簡単に作成できるように設計されています。文書ストア、リトリーバー、リーダーといったコンポーネントを使用して、Haystackはさまざまなデータソースに接続し、クエリを効果的に処理できます。そのモジュラーアーキテクチャは、意味的検索や従来のキーワードベースの検索を含む混合検索戦略をサポートしており、検索能力を向上させたい企業にとって多目的なツールとなっています。

EC向けランディングページAIエージェントは、マーケティングページ作成を効率化するための専門的なソリューションです。LangChainのパイプラインオーケストレーション機能と、Qdrantのベクトルデータベースによるセマンティックデータ取得を利用し、生の商品カタログ、ブランドガイドライン、顧客プロフィールを、完全にフォーマットされた説得力のあるランディングページコンテンツに変換します。魅力的な見出し、詳細な商品説明、最適化されたCTA要素、レイアウト提案を生成し、AI駆動の画像推奨も組み込めます。開発者はプロンプトをカスタマイズし、スタイルパラメータを調整し、A/Bテストのバリエーションをワークフローに直接組み込めます。主要なCMSプラットフォームとの連携により、公開を自動化し、手動作業を最大80％削減します。このAI駆動の手法は、市場投入までの時間を短縮し、パーソナライズを強化し、ECマーケターや小規模事業者のコンバージョン向上に寄与します。

MemontoはAIエージェント向けのミドルウェアライブラリとして、完全なメモリーライフサイクルを調整します。各会話ターンで、ユーザとAIのメッセージを記録し、重要な詳細を抽出し、コンパクトな概要を生成します。これらの概要は埋め込みに変換され、ベクトルデータベースやファイルベースのストアに保存されます。新しいプロンプトを構築する際、Memontoは意味的検索を行い、最も関連性の高い過去の記憶を取得し、コンテキストを維持し、ユーザの好みを思い出し、パーソナライズされた応答を可能にします。SQLite、FAISS、Redisなどの複数のストレージバックエンドをサポートし、埋め込み、概要化、検索のための設定可能なパイプラインを提供します。開発者は既存のエージェントフレームワークにMemontoをシームレスに統合でき、コヒーレンスと長期的なエンゲージメントを向上させます。

Ncuratorは、あなたが知識を管理・整理するのを助けるために設計されたAI駆動のブラウザ拡張機能です。Notion、Gmail、Google Driveなどのいくつかのプラットフォームと統合することで、PDFのインポート、ウェブページのクロール、意味検索の有効化などのタスクを実行します。オフライン機能とデータセキュリティに焦点を当てることで、Ncuratorはすべての情報をローカルに保存し、文書や知識ベースを安全かつ効率的に扱う方法を提供します。

OpenKBSは、PDF、ドキュメント、Webページなどの企業コンテンツをベクター埋め込みに変換し、知識グラフに保存します。ユーザーは、セマンティックインデックスをスキャンして正確な回答を取得するAIチャットボットと対話します。このプラットフォームは、強力なAPIエンドポイント、カスタマイズ可能なUIウィジェット、および役割に基づくアクセス制御を提供します。自動化されたコンテキストに基づく応答や新しいデータからの継続的な学習を通じて、社内サポート、ドキュメント検索、および開発者のオンボーディングを加速します。

このリポジトリは、DeepSeekを使用した高次元ベクトル検索を行うReActベースのAIエージェント作成のためのステップバイステップのチュートリアルとリファレンス実装を提供します。環境設定、依存関係のインストール、カスタムデータ用のベクトルストアの設定をカバーしています。エージェントはReActのパターンを用いて推論の過程と外部知識検索を組み合わせ、透明性の高い説明可能な応答を実現します。システムは、追加のドキュメントローダーの統合、プロンプトテンプレートの調整、またはベクトルデータベースの交換により拡張可能です。この柔軟なフレームワークにより、開発者や研究者は数行のPythonコードで推論・取得・対話が可能な強力な対話エージェントの試作が行えます。

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。

Shoonyaは、現代商取引専用に設計された専門的な基盤モデルを開発しています。これらのモデルは多言語対応で、さまざまな業種に最適化されており、ローカルコンテキストや好みを深く理解しています。Shoonyaの技術は、カタログ検索、製品分類、セマンティック製品マッチングなどのユースケースをサポートしています。また、インドのONDCなどのプラットフォームと統合されており、複数のインド語で簡単な製品検索のための音声ショッピングデモを提供しています。Shoonyaは、小売ニーズに合わせた高度なAIモデルを通じて商取引体験を向上させることを目指しています。

Tenderyは、ヨーロッパ全体の公共入札の発見と管理を自動化するAI搭載のプラットフォームです。関連する政府入札を見つけるための高度なセマンティック検索機能、包括的な入札管理ツール、ビジネスプロファイルに基づいたパーソナライズされた推奨を提供します。ユーザーはカスタム検索クエリを保存し、定期的な更新を受け取り、迅速かつ効率的に情報に基づいた意思決定を行うための完全な入札文書にアクセスできます。全体の調達プロセスを合理化することにより、Tenderyは契約を獲得する可能性を高め、企業の時間を節約します。

Trieveは、企業が競争優位性を持つことを保証する高度なAI駆動の検索および発見ソリューションを提供します。機能には、セマンティックベクトル検索、BM25およびSPLADEモデルによる全文検索、ハイブリッド検索機能が含まれます。また、Trieveは関連性チューニング、文の強調表示、およびデータ管理を容易にするための堅牢なAPI統合も提供します。企業は、プライベートオープンソースモデルを活用して、データのセキュリティを最大化しながら、取り込み、埋め込み、および分析を楽に管理できます。業界をリードする検索体験を迅速かつ効率的に設定します。

VisQueryPDFは、PDFファイルをチャンクに分割し、OpenAIまたは互換性のあるモデルを用いてベクターエンベディングを生成し、それらをローカルのベクトルストアに保存します。ユーザーは自然言語のクエリを入力して、最も関連性の高いチャンクを取得できます。検索結果は元のPDFページのハイライトされたテキストとして表示され、二次元のエンベディング空間に描かれ、ドキュメントセグメント間の意味的関係をインタラクティブに探索できます。

Voice File Agentは、音声認識とAI文書分析を組み合わせて、ユーザーが会話的にファイルとやり取りできるようにします。PDFやWordファイル、画像、テキストファイルをアップロードした後、エージェントはWhisperを使って音声クエリを書き起こし、OpenAIの埋め込みを用いて意味的に内容を検索します。その後、正確でコンテキストに基づく回答や要約を生成します。多フォーマットの取り込み、リアルタイムの書き起こしフィードバック、既存のワークフローとのシームレスな統合により、専門家が手動で読むことなく重要な情報を取得できるようにします。

Whizは、複雑な会話やタスク志向のワークフローを実行できる知的エージェントのための堅牢な基盤を提供するように設計されています。Whizを使用すると、開発者はツール—Python関数または外部API—を定義し、ユーザーのクエリ処理時に呼び出すことができます。内蔵のメモリモジュールは会話コンテキストをキャプチャして取得し、一貫性のあるマルチターンの対話を可能にします。動的な計画エンジンは目標を実行可能なステップに分解し、柔軟なインターフェースではカスタムポリシー、ツールレジストリ、メモリバックエンドを注入できます。Whizは埋め込みベースのセマンティック検索をサポートし、関連するドキュメントを取得し、監査性のためのロギングおよびスケーリング用の非同期実行も提供します。完全にオープンソースであり、Pythonが動作するどこでも展開可能なため、カスタマーサポートボット、データ分析アシスタント、または専門分野のエージェントの高速プロトタイプ作成が最小限のボイラープレートで実現できます。

Agent-OpenAI-Java-Banking-Assistantは、Azure OpenAIを用いた大規模言語モデル処理とセマンティックサーチのためのベクトル埋め込みを使用したオープンソースのJavaアプリケーションです。銀行のPDFを読み込み、埋め込みを生成し、会話形式のQAを行って財務報告を要約したり、ローン契約を説明したり、取引の詳細を取得したりします。このサンプルでは、プロンプトエンジニアリング、関数呼び出し、Azureサービスとの連携によるドメイン固有の銀行アシスタントの構築例を示しています。