万能なrécupération contextuelleツール

多様な用途に対応可能なrécupération contextuelleツールを利用して、業務の効率化と柔軟性を実現しましょう。

récupération contextuelle

  • LangGraphを活用したChatChatプラグインで、グラフ構造の会話記憶とコンテキスト検索をAIエージェントに提供します。
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    LangGraph-Chatchatとは?
    LangGraph-Chatchatは、LangGraphのグラフデータベースモデルを利用して会話のコンテキストを保存・取得する、ChatChat会話フレームワーク向けのメモリ管理プラグインです。動作中にユーザー入力とエージェントの応答は意味ノードに変換され、関係性とともに知識グラフを形成します。この構造により、過去の会話を類似度指標、キーワード、またはカスタムフィルターを用いて効率的にクエリできます。プラグインは、メモリの永続性、ノードのマージ、TTLポリシーの設定をサポートし、Relevantなコンテキストを適切に保持します。内蔵のシリアライザとアダプタを備え、ChatChat展開にシームレスに統合され、長期記憶の維持、応答の適切さ向上、複雑なダイアログフローの処理を可能にします。
  • オープンソースのフレームワークで、LLMとベクトルデータベースおよびカスタマイズ可能なパイプラインを組み合わせて検索増強生成チャットエージェントを実現します。
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    LLM-Powered RAG Systemとは?
    LLM駆動のRAGシステムは、リクエストに応じた関連コンテキストを取得し、埋め込みコレクションのモジュール、FAISS、Pinecone、Weaviateによるインデックス付け、リアルタイムのコンテキスト検索を提供する開発者向けのフレームワークです。LangChainラッパーを使ってLLM呼び出しを調整し、プロンプトテンプレート、ストリーミング応答、多ベクトルストアアダプターをサポートします。知識ベースのエンドツーエンドの展開を簡素化し、埋め込みモデルの設定からプロンプト設計、結果後処理までカスタマイズ可能です。
  • RAGAppは、ベクターデータベース、LLM、ツールチェーンをローコードフレームワークに統合し、検索強化型チャットボットの構築を簡素化します。
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    RAGAppとは?
    RAGAppは、FAISS、Pinecone、Chroma、Qdrantなどの人気ベクターデータベースや、OpenAI、Anthropic、Hugging Faceなどの大規模言語モデルとの即時利用可能な統合を提供し、RAGパイプライン全体を簡素化します。ドキュメントを埋め込みに変換するデータ取り込みツール、正確な知識選択を可能にするコンテキスト認識型検索メカニズム、展開用のチャットUIまたはREST APIサーバーを備えます。開発者は、カスタムプリプロセッサの追加、外部APIのツール化、LLMプロバイダーの差し替えなど、任意のコンポーネントを容易に拡張または置き換え可能で、DockerやCLIツールを使った高速プロトタイピングと本番展開を実現します。
  • 画面共有時に選択したチャットを隠すことでプライバシーを強化します。
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    ChatGPT Hide Secret Chats & Private modeとは?
    ChatGPT非表示秘密チャット&プライベートモードは、ChatGPTユーザーにとって不可欠なプライバシーツールです。インターフェースから任意のチャットをワンクリックで非表示にでき、共有デスクトップや画面共有シナリオに最適です。ユーザーはチャットの可視性を管理し、会議やリモートデスクトップセッション、オープンオフィス環境で個人情報や機密情報が秘密に保たれることを保証します。この拡張機能はChatGPTとネイティブに統合され、オフラインで動作し、外部データの共有を保証しません。隠れたチャットを回復するのもシンプルなポップアップインターフェースを通じて簡単です。
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