

Flexrag
紹介 :
FlexRAGは、検索拡張型生成(RAG)タスクのための柔軟で高性能なフレームワークです。マルチモーダルデータ、シームレスなコンフィグレーション管理、およびすぐに使用できるパフォーマンスをサポートしており、研究やプロトタイプ開発に最適です。Pythonで記述されており、軽量で高性能なため、RAGワークフローの速度を大幅に向上させ、遅延を削減できます。主な利点としては、様々なデータタイプへの対応、統一的なコンフィグレーション管理、容易な統合と拡張などが挙げられます。
ターゲットユーザー :
FlexRAGは、特に自然言語処理や機械学習分野の専門家で、複雑な情報検索と生成タスクを行う必要がある研究者や開発者にとって適しています。このフレームワークの柔軟性と高性能により、効率的なRAGアプリケーションを開発するための理想的な選択肢となります。
使用シナリオ
自然言語処理研究におけるより正確なQ&Aシステムの開発
企業内ナレッジベースのインテリジェント検索ツールとしての利用
ユーザー履歴データと組み合わせたパーソナライズされたレコメンドシステムの開発
製品特徴
テキストだけでなく、マルチモーダルRAGをサポート
テキスト、画像、ドキュメントなど、様々なデータ形式を統合可能
Python dataclassとHydraを使用してコンフィグレーション管理を簡素化
複雑なパラメータ調整が不要な最適化されたデフォルト設定を提供
永続的なキャッシュシステムと非同期メソッドによりパフォーマンス向上
様々な開発モードをサポートし、研究開発を容易にする
軽量設計で、プロジェクトへの統合が容易
使用チュートリアル
1. FlexRAGのインストール:pipによるインストールまたはソースコードからのインストールが可能です。
2. 検索エンジンの準備:必要なデータセットをダウンロードし、インデックスを作成します。
3. FlexRAGアシスタントの実行:コマンドラインからFlexRAGが提供するRAGアシスタントを実行します。
4. RAGアシスタントのカスタマイズ:独自のRAGアシスタントクラスを作成し、FlexRAGフレームワークに登録します。
5. RAGアプリケーションの構築:FlexRAGのモジュールと設定を使用して独自のRAGアプリケーションを構築します。
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