Trinity-RFT（検索ファインチューニング）は、検索とファインチューニングのワークフローを組み合わせて、モデルの精度と効率を向上させる統一されたオープンソースフレームワークです。コーパスを準備し、検索インデックスを構築し、取得したコンテキストを直接トレーニングループに組み込むことができます。テキスト、画像、動画のマルチモーダル検索をサポートし、一般的なベクトルストアと統合し、評価指標やデプロイスクリプトも提供します。

Embedefyは、ユーザーがAIアプリケーションを強化できるように簡単に埋め込みを取得できるプラットフォームを提供します。モデルはオープンソースであり、意味検索や異常検知などのタスクに使用できます。これらの埋め込みを直接アプリケーションに統合することで、ユーザーはAIモデルの精度と効率を向上させることができます。

Explorium MCP Playgroundは、ユーザーが関連するデータソースを発見し、自動化された特徴エンジニアリングを実行できるようにし、データ分析および予測モデルの精度を向上させます。ユーザーフレンドリーなインターフェイスを備えたこのプラットフォームは、外部データのシームレスな統合を可能にし、データ専門家のワークフローを簡素化しながら、実行可能なインサイトを提供します。