SnowChatはベクター埋め込みと会話型AIを組み合わせ、リアルタイムでドキュメントを検索可能にします。PDF、テキスト、Markdownファイルをアップロードすると、内容を検索可能な埋め込みに変換し、チャット内のコンテキストを維持しながら、OpenAIのGPTモデルを用いて正確な回答や要約を生成します。モデル設定の調整、出典スニペットの表示、会話ログのエクスポートも可能です。

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。

ThinkThreadは、開発者がChatGPT駆動のアプリケーションに永続的なメモリを追加することを可能にします。各やり取りをSentence Transformersでエンコードし、人気のあるベクトルストアに埋め込みを保存します。新しいユーザー入力ごとに、セマンティックサーチを実行して最も関連性の高い過去のメッセージを取得し、プロンプトのコンテキストとして挿入します。このプロセスは、連続性を確保し、プロンプトエンジニアリングの労力を削減し、ユーザープリファレンスや取引履歴、プロジェクト固有の情報など長期記憶を可能にします。

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。

Spark Engineは高度なAIモデルを使用して、テキストデータを高次元のベクトル埋め込みに変換し、キーワードマッチングを超えた検索を可能にします。ユーザーがクエリを送信すると、自然言語理解を通じて意図を把握し、インデックスされたドキュメントの埋め込みと比較して結果をランク付けします。プラットフォームはフィルタリング、ファセット化、タイプミス許容、および結果のパーソナライズをサポートします。カスタマイズ可能なリレバンス重みや分析ダッシュボードにより、チームは検索パフォーマンスを監視し、パラメータを調整できます。インフラは完全管理され、水平スケーリングされており、高負荷時でも低レイテンシのレスポンスを保証します。Spark EngineのRESTful APIと複数言語対応SDKにより、シームレスな統合が可能で、Web、モバイル、デスクトップアプリに知能的な検索機能を迅速に組み込めます。

ローカルLLaMAメールエージェントは、Gmail APIまたはmboxを介してメールボックスに接続し、着信メッセージを取り込み、ベクトル埋め込みを用いてローカルコンテキストを構築します。スレッドを分析し、簡潔な要約を生成し、各会話に適した返信案を作成します。プロンプトのカスタマイズ、トーンや長さの調整、チェイニングやメモリによる機能拡張も可能です。すべてが端末上で動作し、外部サービスにデータを送信しないため、メールの管理を完全にコントロールできます。