

Verba
紹介 :
Verbaは、エンドツーエンドでスムーズかつユーザーフレンドリーな検索強化型生成(RAG)インターフェースを提供することを目的としたオープンソースアプリケーションです。最先端のRAG技術とWeaviateのコンテキスト認識データベースを組み合わせ、ローカルまたはクラウドでの展開をサポートしており、データセットを容易に探索し、インサイトを抽出できます。
ターゲットユーザー :
開発者、データサイエンティスト、企業ユーザーを対象としています。大量のデータを処理および分析するための強力なツールが必要なユーザーに対し、Verbaは高度にカスタマイズ可能で自動化されたデータ探索ソリューションを提供し、情報とインサイトをより効率的に取得する支援をします。
使用シナリオ
データサイエンティストはVerbaを使用して研究データを分析し、重要なインサイトを抽出します。
企業ユーザーはVerbaを使用して顧客サービスを最適化し、チャットボットを通じて即時的な支援を提供します。
開発者はVerbaをアプリケーションに統合し、データクエリと処理能力を強化します。
製品特徴
ローカルおよびクラウド展開をサポートし、柔軟なクエリとインタラクション方法を提供します。
Weaviateのコンテキスト認識データベースと連携し、効率的なデータ検索と生成を実現します。
OpenAI、Cohere、Googleなど、複数のRAGフレームワーク、データタイプ、チャンク化および検索技術、そしてさまざまな大規模言語モデル(LLM)プロバイダーをサポートします。
PDF、CSV/XLSXなど、複数フォーマットのデータインポート機能を提供します。
セマンティック検索とキーワード検索を組み合わせることで、検索の正確性と効率性を向上させます。
セマンティックキャッシング機能により、セマンティックな意味に基づいて結果を保存および検索します。
自動補完機能を提供し、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。
使用チュートリアル
1. 必要なPython環境と依存関係をインストールします。
2. pipを使用してVerbaをインストールするか、ソースコードからビルドします。
3. Weaviate URL、APIキーなど、必要な環境変数を設定します。
4. Verbaアプリケーションを起動します。
5. 管理コンソールを使用してデータインポートを行います。
6. チャットページで関連する質問を行い、セマンティックに関連するデータブロックと生成された回答を取得します。
7. 必要に応じてRAGパイプラインを設定します。
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