万能な生產擴展性ツール

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

生產擴展性

  • SmartRAGは、カスタムドキュメントコレクション上でLLM駆動のQ&Aを可能にするRAGパイプラインを構築するためのオープンソースPythonフレームワークです。
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    SmartRAGとは?
    SmartRAGは、大規模な言語モデルと連携するためのモジュール式Pythonライブラリです。ドキュメント取り込み、ベクタのインデックス作成、高度なLLM APIを組み合わせて、正確で文脈豊かな応答を提供します。PDF、テキストファイル、ウェブページをインポートし、FAISSやChromaなどの人気ベクターストアを用いてインデックス化でき、カスタムプロンプトテンプレートも定義可能です。SmartRAGは、検索とプロンプトの組み立て、LLM推論を調整し、ソースドキュメントに基づいた論理的な回答を返します。RAGパイプラインの複雑さを抽象化することで、ナレッジベースのQ&Aシステムやチャットボット、研究アシスタントの開発を高速化します。開発者はコネクタの拡張、LLM提供者の置き換え、特定の知識領域に合わせた検索戦略の微調整も可能です。
    SmartRAG コア機能
    • PDF、テキスト、ウェブソースからのドキュメント取り込み
    • FAISSやChromaなどのベクターストア統合
    • LLMクエリ用のカスタマイズ可能なプロンプトテンプレート
    • 複数のLLMプロバイダーとAPIのサポート
    • モジュール式のRAGパイプライン調整
    • ソース引用と文脈に依存した回答生成
  • 高度な検索強化型生成パイプラインの構築を可能にする、カスタマイズ可能なリトリーバーとLLM統合を備えたPythonフレームワーク。
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    Advanced_RAGとは?
    Advanced_RAGは、ドキュメントローダー、ベクトルインデックスビルダー、チェーンマネージャーなどを含むモジュラーなパイプラインを提供します。ユーザーは、FAISSやPineconeなどの異なるベクトルデータベースを設定し、類似検索やハイブリッド検索などのリトリーバー戦略をカスタマイズでき、任意のLLMを組み込んでコンテキストに沿った回答を生成できます。さらに、評価指標やパフォーマンスチューニングのためのロギングもサポートし、スケーラビリティと拡張性のために設計されています。
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