MindSearchは、リアルタイム知識アクセスで大規模言語モデルを強化するためのモジュール式のリトリーバル増強生成アーキテクチャを提供します。ローカルファイルシステム、ドキュメントストア、クラウドベースのベクターデータベースなどのさまざまなデータソースに接続し、設定可能な埋め込みモデルを使用してドキュメントをインデックス化・埋め込みします。実行時には、最も関連性の高いコンテキストを取得し、カスタマイズ可能なスコアリング関数で結果をリランキングし、LLMが正確な応答を生成できる包括的なプロンプトを作成します。また、キャッシング、多モーダルデータタイプ、複数のリトリーバーを組み合わせたパイプラインもサポートします。柔軟なAPIにより、埋め込みパラメータ、リトリーバル戦略、チャンク化方法、プロンプトテンプレートを調整できます。会話型AIアシスタント、質問応答システム、ドメイン固有のチャットボットを構築する場合でも、MindSearchは外部知識のLLM駆動アプリケーションへの統合を簡素化します。

AgenticSearchは、Web検索を行い、データを集約し、構造化された回答を生成するオープンソースのPythonツールキットです。大規模言語モデルと検索APIを統合し、複数ステップのワークフローを調整します：クエリの発行、結果のスクレイピング、関連リンクのランク付け、重要な部分の抽出、結果の要約。開発者はエージェントの動作をカスタマイズし、アクションをチェーンし、実行状況を監視して、研究助手や競合情報ツール、ドメイン固有のデータ収集ツールを手動のブラウジングなしに構築できます。