Local Knowledge GraphはFlaskベースのWebアプリケーションです。ローカルのLlama言語モデルを使用してユーザーの問い合わせを処理し、段階的な推論を生成し、インタラクティブな知識グラフとして思考プロセスを視覚化します。また、意味的な類似性に基づいて関連する質問と回答を検索して表示します。主な利点としては、推論プロセスのリアルタイム表示、動的な知識グラフによる視覚化、最強の推論経路の計算と表示、意味的な類似性に基づいた関連するQ&Aなどが挙げられます。

AI Timelineは、人工知能分野における重要な技術発展の時期を記録するオープンソースプロジェクトです。画像生成AI、動画生成AI、大規模言語モデルなど、AI技術の発展過程における重要なマイルストーンを詳細に記録しています。VueとTypeScriptを用いて開発されており、AI技術愛好家や研究者にとって、AIの歴史と発展トレンドを理解するためのプラットフォームを提供します。

IncarnaMindは、GPT、Claude、ローカルのオープンソースLLMなどの大規模言語モデル（LLM）を使用して、個人ドキュメント（PDF、TXT）との双方向対話を実現するオープンソースプロジェクトです。スライドウィンドウ分割メカニズムと統合検索エンジンを利用することで、検索効率の向上とLLMの精度向上を実現しています。複数ドキュメントの対話型Q&Aに対応しており、単一ドキュメントの制限を打破し、様々なファイル形式とLLMモデルに対応しています。

GraphRAG-Ollama-UIは、MicrosoftのGraphRAGをベースとしたローカルモデル対応版です。Ollamaを使用してローカルモデルをサポートしており、Gradio UIを通じてインタラクティブなユーザーインターフェースを提供することで、データ管理、クエリ実行、結果の視覚化を容易にします。主な利点としては、ローカルモデルのサポート、コスト効率の高さ、インタラクティブなユーザーインターフェース、リアルタイムのグラフ可視化、ファイル管理、設定管理、出力の探索、ログ記録などが挙げられます。

MaxKBは、LLM大規模言語モデルに基づく知識ベースQAシステムで、企業の強力な知能を目指しています。ドキュメントのアップロード、オンラインドキュメントの自動取得、優れたインタラクティブなインテリジェントなQ&Aに対応。サードパーティのビジネスシステムへの迅速な埋め込みをサポートします。技術スタックはVue.js、Python/Django、Langchain、PostgreSQL/pgvectorです。

このGitHubリポジトリは、生成系人工知能に関するリソースを一元的に管理する中心として機能します。毎月の最新研究論文、面接問題集、講義資料、コードノートブックなどを含みます。定期的に更新され、開発者や従事者が最新の進展をタイムリーに把握し、生産性を向上させることを目的としています。主なリソースには、論文要約、面接問題の分類、無料オンラインコース一覧、オープンソースのノートブックなどが含まれ、いくつかのユースケースと例も含まれています。

MathPileは、約95億トークンからなる数学中心のコーパスです。教科書（講義ノートを含む）、arXiv、Wikipedia、ProofWiki、StackExchange、ウェブページなどから数学関連のコンテンツを集積しており、K-12、大学、大学院レベル、数学コンテストなど幅広い用途に対応しています。MathPileは高いデータ品質を誇り、充実したデータドキュメントを提供することで、透明性を高め、ユーザーが柔軟にデータを利用できるように配慮しています。ライセンスはBY-NC-SA 4.0を採用しており、商業利用可能なバージョンも近日中に公開予定です。

DocGraphLMは、情報抽出と質問応答のためのドキュメントグラフ言語モデルです。高度な視覚的に豊富なドキュメント理解技術を採用し、事前学習済み言語モデルとグラフ意味論を組み合わせています。その独自性は、ドキュメントを表すための統合エンコーダアーキテクチャと、ドキュメントグラフを再構築するための斬新なリンク予測手法を提案している点にあります。DocGraphLMは、収束した統合損失関数によってノード間の向きと距離を予測し、近傍の復元を優先し、遠隔ノードの検出の重みを低減します。3つのSotAデータセットにおける実験では、グラフ特徴を採用することで、情報抽出と質問応答のタスクにおいて一貫した改善が達成できることが示されました。さらに、これらの特徴はリンク予測によってのみ構築されていますが、グラフ特徴を採用することで、トレーニングプロセスの収束を加速できることも報告されています。

QAnythingは、あらゆるファイル形式とデータベースに対応したローカル知識Q&Aシステムです。ローカルに保存されている様々な形式のファイルを簡単にインポートし、正確で迅速、信頼性の高い回答を得ることができます。現在、PDF、Word（doc/docx）、PPT、Markdown、Eml、TXT、画像（jpg、pngなど）、ウェブリンクなどをサポートしており、今後対応形式を継続的に追加していく予定です。QAnythingはデータセキュリティを確保しており、オフラインでのインストールと使用が可能です。日本語と英語のクロスリンガルQ&Aにも対応し、大量データへのQ&Aもサポートすることで、大規模データ検索における性能劣化問題を解決します。企業用途にも直接使用できる高性能な製品レベルのシステムであり、ワンクリックインストールと展開、すぐに使えるユーザーフレンドリーな体験を提供します。複数の知識ベースへのQ&Aにも対応しています。

Local Knowledge GraphはFlaskベースのWebアプリケーションです。ローカルのLlama言語モデルを使用してユーザーの問い合わせを処理し、段階的な推論を生成し、インタラクティブな知識グラフとして思考プロセスを視覚化します。また、意味的な類似性に基づいて関連する質問と回答を検索して表示します。主な利点としては、推論プロセスのリアルタイム表示、動的な知識グラフによる視覚化、最強の推論経路の計算と表示、意味的な類似性に基づいた関連するQ&Aなどが挙げられます。

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IncarnaMindは、GPT、Claude、ローカルのオープンソースLLMなどの大規模言語モデル（LLM）を使用して、個人ドキュメント（PDF、TXT）との双方向対話を実現するオープンソースプロジェクトです。スライドウィンドウ分割メカニズムと統合検索エンジンを利用することで、検索効率の向上とLLMの精度向上を実現しています。複数ドキュメントの対話型Q&Aに対応しており、単一ドキュメントの制限を打破し、様々なファイル形式とLLMモデルに対応しています。

GraphRAG-Ollama-UIは、MicrosoftのGraphRAGをベースとしたローカルモデル対応版です。Ollamaを使用してローカルモデルをサポートしており、Gradio UIを通じてインタラクティブなユーザーインターフェースを提供することで、データ管理、クエリ実行、結果の視覚化を容易にします。主な利点としては、ローカルモデルのサポート、コスト効率の高さ、インタラクティブなユーザーインターフェース、リアルタイムのグラフ可視化、ファイル管理、設定管理、出力の探索、ログ記録などが挙げられます。

DatascaleはAI SQLナレッジベースであり、データチームがデータ分析に使用されるすべてのクエリをトラッキングするのに役立ちます。保存されたクエリをナレッジに変換し、断片化された分析から表形式のインサイトと関係性の視覚化を抽出します。

MaxKBは、LLM大規模言語モデルに基づく知識ベースQAシステムで、企業の強力な知能を目指しています。ドキュメントのアップロード、オンラインドキュメントの自動取得、優れたインタラクティブなインテリジェントなQ&Aに対応。サードパーティのビジネスシステムへの迅速な埋め込みをサポートします。技術スタックはVue.js、Python/Django、Langchain、PostgreSQL/pgvectorです。

このGitHubリポジトリは、生成系人工知能に関するリソースを一元的に管理する中心として機能します。毎月の最新研究論文、面接問題集、講義資料、コードノートブックなどを含みます。定期的に更新され、開発者や従事者が最新の進展をタイムリーに把握し、生産性を向上させることを目的としています。主なリソースには、論文要約、面接問題の分類、無料オンラインコース一覧、オープンソースのノートブックなどが含まれ、いくつかのユースケースと例も含まれています。

MathPileは、約95億トークンからなる数学中心のコーパスです。教科書（講義ノートを含む）、arXiv、Wikipedia、ProofWiki、StackExchange、ウェブページなどから数学関連のコンテンツを集積しており、K-12、大学、大学院レベル、数学コンテストなど幅広い用途に対応しています。MathPileは高いデータ品質を誇り、充実したデータドキュメントを提供することで、透明性を高め、ユーザーが柔軟にデータを利用できるように配慮しています。ライセンスはBY-NC-SA 4.0を採用しており、商業利用可能なバージョンも近日中に公開予定です。