# RAG

Duckyは迅速かつ正確な結果を提供するため、開発者向けに設計された完全に管理されたリカバリーAIサービスです。文書検索やRAG（Reinforced Augmentation Generation）によるセmantic検索をサポートし、PythonSDKで迅速に優れた検索機能を構築できます。

Contextual AI Rerankerは、エンタープライズレベルの検索強化生成（RAG）システムにおける情報矛盾と分類の不正確さを解決するために設計された画期的なAIモデルです。ユーザーが提供する自然言語の命令に従って、検索結果を正確に分類し、ニーズに最も合致する情報が優先的に表示されるようにします。この製品は、高度なAI技術に基づいており、業界標準のBEIRベンチマークテストと内部データセット検証を経て、優れたパフォーマンスを発揮します。主な利点としては、高い精度、強力な命令遵守能力、柔軟なカスタマイズオプションがあり、金融、テクノロジー、専門サービスなど、複数の分野に適用できます。現在、無料トライアルを提供しており、API形式でアクセスできるため、企業は迅速に導入して使用できます。

wdocは、Olicorne（医学生）によって開発されたRAGシステムで、検索拡張生成技術を用いてドキュメントの検索と要約の問題を解決することを目指しています。PDF、ウェブページ、YouTube動画など、様々なファイル形式に対応し、複数の言語モデルと組み合わせることで、高い再現率と特異性を備えた検索結果を提供します。wdocの主な利点としては、強力な多様なファイル形式のサポート、効率的な検索機能、柔軟な拡張性などが挙げられます。研究者、学生、専門家など、大量の情報を迅速に処理する必要があるユーザーに適しており、現在開発段階にあり、フィードバックと機能リクエストを歓迎しています。

Site RAGは、自然言語処理技術を利用して、ユーザーがウェブページ閲覧中に迅速に質問への回答を得られるChrome拡張機能です。現在のページの内容をコンテキストとして問い合わせることができ、ウェブサイト全体の内容をベクトルデータベースにインデックスして、後続の検索強化生成（RAG）を行うことも可能です。この製品は完全にローカルブラウザ上で動作し、ユーザーデータの安全性を確保します。また、ローカルで実行中のOllamaインスタンスに接続して推論することもできます。開発者、研究者、学生など、ウェブページの内容から迅速に情報を抽出する必要があるユーザーを主な対象としています。現在、無料で提供されており、ウェブページ閲覧中にすぐにヘルプが必要なユーザーに適しています。

この製品は、RAG（検索拡張生成）AIアシスタント用に設計されたReactコンポーネントです。Upstash Vectorによる類似性検索、Together AIによるLLM（大規模言語モデル）、そしてVercel AI SDKによるストリーミングレスポンスを組み合わせています。このコンポーネント化された設計により、開発者はRAG機能をNext.jsアプリケーションに迅速に統合でき、開発プロセスを大幅に簡素化しながら、高いカスタマイズ性を提供します。主な利点には、レスポンシブデザイン、ストリーミングレスポンスのサポート、チャット履歴の永続化、ダーク/ライトモードのサポートなどがあります。このコンポーネントは、Webアプリケーションにインテリジェントなチャット機能を統合する必要がある開発者、特にNext.jsフレームワークを使用するチームを対象としています。統合プロセスを簡素化することで開発コストを削減し、同時に強力な機能を提供します。

RAG-loggerは、検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation、RAG）アプリケーション用に設計されたオープンソースのログツールです。軽量で、RAG特有のログニーズに対応するオープンソースの代替手段であり、クエリ追跡、検索結果の記録、LLMとのやり取りの記録、段階的なパフォーマンス監視など、RAGアプリケーションに包括的なログ記録機能を提供することに重点を置いています。JSONベースのログ形式を採用し、日次ログの整理、自動ファイル管理、メタデータの充実化をサポートしています。RAG-loggerは、オープンソース、軽量、RAGアプリケーションに特化しているという特性から、開発者がRAGアプリケーションのパフォーマンスを監視および分析するための効果的なツールを提供します。

Command R7Bは、Cohere社が開発した高性能で拡張性のある大規模言語モデル（LLM）であり、エンタープライズアプリケーション向けに設計されています。小型のモデルサイズでありながら、最高レベルの速度、効率性、品質を提供し、一般的なGPU、エッジデバイス、さらにはCPU上でも展開可能であるため、AIアプリケーションの開発?導入コストを大幅に削減します。Command R7Bは、多言語対応、参照検証検索強化生成（RAG）、推論、ツール使用、エージェント動作において優れた性能を発揮し、速度、コストパフォーマンス、計算リソースの最適化が必要なエンタープライズユースケースに最適です。

E2Mは、様々なファイルタイプをMarkdown形式に解析?変換できるPythonライブラリです。パーサー-コンバーターアーキテクチャを採用しており、doc、docx、epub、html、htm、url、pdf、ppt、pptx、mp3、m4aなど、幅広いファイルフォーマットに対応しています。E2Mプロジェクトの最終目標は、検索強化生成（RAG）およびモデルのトレーニングやファインチューニングに高品質なデータを提供することです。

vision-is-all-you-needは、Vision RAG (V-RAG)アーキテクチャを実装したデモプロジェクトです。V-RAGアーキテクチャは、視覚言語モデル（VLM）を使用してPDFファイルのページ（またはその他のドキュメント）を直接ベクトルとして埋め込み、煩雑なチャンク処理を必要としません。この技術の重要性は、特に大量のデータ処理において、ドキュメント検索の効率と精度を大幅に向上できる点にあります。製品背景としては、最新のAI技術を活用し、ドキュメント処理能力を向上させる革新的なツールです。現在、このプロジェクトはオープンソースであり、無料で利用できます。

Minimaは、オープンソースで完全にローカル化されたRAG（Retrieval-Augmented Generation）モデルです。ChatGPTとMCP（Model Context Protocol）との統合機能を備えています。完全なローカルインストール、ChatGPTによるローカルドキュメントのクエリ、Anthropic Claudeによるローカルファイルのクエリという3つのモードをサポートしています。Minimaの主な利点には、データのローカル処理によるプライバシー保護と、強力な言語モデルを活用した検索と生成タスクの強化が含まれます。製品背景情報として、Minimaは様々なファイル形式をサポートし、ユーザーは様々な使用シナリオに合わせて設定をカスタマイズできます。Minimaは無料でオープンソースであり、ローカルAIソリューションを必要とする開発者や企業をターゲットとしています。

Qwen-AgentはQwen (≥2.0)を基盤としたAgentフレームワークであり、指示遵守、ツール使用、計画、記憶能力を備えています。ブラウザアシスタント、コードインタープリター、カスタムアシスタントなどのサンプルアプリケーションを提供しています。Qwen-Agentの主な利点として、高度な拡張性とモジュール設計があり、開発者は必要に応じて様々なツールや機能を統合できます。製品背景情報によると、Qwen-Agentは開発者に対し、大規模言語モデルベースのアプリケーションの構築と展開のための強力なツールセットを提供することを目的としています。Qwen-AgentはGitHubでオープンソースとして公開されており、コミュニティによる貢献と協業が可能です。

Inquirは、お客様のデータに合わせてカスタマイズされた、パーソナライズされた検索エンジンを作成するための強力なツールです。カスタム検索ソリューション、データ統合、AI駆動型検索拡張生成（RAG）システム、コンテキスト認識検索機能など、強力な機能を提供します。エンジンを起動するか、デモを予約して、ユーザーエクスペリエンスを向上させるための第一歩を踏み出しましょう。

Chonkieは、検索強化型生成（RAG）アプリケーション向けに設計された、軽量かつ高速で使いやすいテキストチャンク化ライブラリです。様々なテキストチャンク化方法を提供し、複数のトークナイザーに対応しており、高性能を誇ります。Chonkieの主な利点としては、豊富な機能、使いやすさ、高速な処理速度、幅広いサポート、そして軽量な設計が挙げられます。自然言語処理や機械学習の分野において、効率的なテキストデータ処理が必要な開発者や研究者にとって最適です。ChonkieはMITライセンスに準拠したオープンソースソフトウェアであり、無料で使用できます。

TrieveはAI優先のインフラストラクチャAPIです。言語モデルとツールを組み合わせ、ランキングと関連性の微調整を行い、検索、レコメンド、RAG、分析ソリューションをワンストップで提供します。数十ものフィードバック信号に基づいて自動的に継続的に改善され、関連性を確保します。Trieveは、意味ベクトル検索、BM25およびSPlade全文検索、および全文検索と意味ベクトル検索を組み合わせたハイブリッド検索をサポートします。さらに、商品プロモーションと関連性の調整機能を提供し、APIまたはノーコードダッシュボードを通じて検索結果を調整してKPIを達成できるようにします。Trieveは最適な基盤上に構築されており、オープンソースの埋め込みモデルとLLMを使用し、独自のサーバー上で実行することでデータの安全性を確保します。

Dabarqusは、Retrieval Augmented Generation（RAG）フレームワークであり、ユーザーがプライベートデータをリアルタイムで大型言語モデル（LLM）に提供することを可能にします。REST API、SDK、CLIツールを提供することで、ユーザーはPDF、メール、生データなど様々なデータソースを「記憶庫」と呼ばれる意味的インデックスに簡単に保存できます。DabarqusはLLMスタイルのプロンプトをサポートしており、ユーザーは特別なクエリを構築したり、新しいクエリ言語を学ぶ必要なく、簡単な方法で記憶庫と対話できます。さらに、Dabarqusは複数の意味的インデックス（記憶庫）の作成と使用をサポートしており、テーマ、カテゴリ、その他のグループ化方法に従ってデータを整理できます。Dabarqusの製品背景情報によると、AI言語モデルへのプライベートデータの統合プロセスを簡素化し、データ検索の効率性と正確性を向上させることを目的としています。

Vectorizeは、非構造化データを最適化されたベクトル検索インデックスに変換することに特化したプラットフォームであり、検索拡張生成（RAG）向けに設計されています。コンテンツ管理システム、ファイルシステム、CRM、コラボレーションツールなど、複数データソースに接続することで、生産性を向上させる支援システムや革新的な顧客体験の構築を支援します。Vectorizeの主な利点には、使いやすさ、迅速な導入、高精度な検索結果があり、大量のデータを処理し、AIアプリケーションを迅速に実装したい企業に適しています。

rag-chatbotは、人工知能技術に基づいたチャットボットモデルです。ユーザーは自然言語を用いて複数のPDFファイルとインタラクティブにやり取りできます。このモデルは、HuggingfaceやOllamaなどの最新の機械学習技術を用いて、PDFの内容を理解し、回答を生成します。大量の文書情報を処理し、ユーザーに迅速かつ正確な質疑応答サービスを提供できる点が重要です。製品の背景情報として、これはオープンソースプロジェクトであり、技術革新を通じて文書処理の効率向上を目指していることが挙げられます。現在、このプロジェクトは無料で、主に開発者やテクノロジー愛好家を対象としています。

gptmeは、ターミナル上で動作するパーソナルAIアシスタントです。ローカルツールを搭載しており、コード作成、ターミナル操作、Webブラウジング、画像認識などが可能です。ソフトウェア、インターネットアクセス、タイムアウト、プライバシーの問題に制限されない、ChatGPTの「コードインタープリター」のローカル代替手段です。

Epsillaは、ノーコードのRAG-as-a-Serviceプラットフォームです。プライベートデータまたはパブリックデータに基づいて、本番稼働可能な大規模言語モデル（LLM）アプリケーションを構築できます。データ管理、RAGツール、CI/CDスタイルの評価、エンタープライズレベルのセキュリティ対策など、ワンストップサービスを提供することで、総所有コスト（TCO）の削減、クエリ速度とスループットの向上、情報のタイムリー性とセキュリティの確保を目指しています。

kotaemonは、RAG（Retrieval-Augmented Generation）モデルに基づくオープンソースツールです。チャットインターフェースを通じてユーザードキュメントと対話することを目的としています。様々な言語モデルAPIプロバイダーとローカル言語モデルをサポートし、クリーンでカスタマイズ可能なユーザーインターフェースを提供します。エンドユーザーによるドキュメントQ&A、および開発者による独自のRAG Q&Aプロセスの構築に適しています。

Ragieは、開発者を対象としたRAG（Retrieval-Augmented Generation） as a Service製品です。使いやすいAPIとSDKにより、開発者は生成AIアプリケーションを迅速に起動?実装できます。Ragieは、LLMの再配置、要約インデックス、エンティティ抽出などの高度な機能を備え、正確で信頼性の高い情報を提供します。Google Drive、Notionなどの一般的なデータソースとの直接接続をサポートし、自動同期によりデータの最新性を維持します。Craft VenturesがリードするRagieは、シンプルで分かりやすい価格体系を採用しており、設定費用や隠れたコストはありません。

RAG技術集は、検索強化生成（Retrieval-Augmented Generation、RAG）システムに特化した技術集であり、システムの正確性、効率性、およびコンテキストの豊かさを向上させることを目的としています。最先端技術の中心地を提供し、コミュニティの貢献と協調的な環境を通じて、RAG技術の発展と革新を推進します。

Easy-RAGは、検索拡張生成（RAG）システムです。学習者がRAG技術を理解し習得するのに適しているだけでなく、開発者による使用と自主的な拡張も容易です。知識グラフ抽出解析ツール、rerankによる再ランキング機構、faissベクトルデータベースなどを統合することで、検索効率と生成品質を向上させています。

RAGFoundryは、特別に作成されたRAG拡張データセットでモデルをファインチューニングすることにより、大規模言語モデル（LLM）の外部情報活用能力を向上させることを目的としたライブラリです。このライブラリは、パラメータ効率の良いファインチューニング（PEFT）により、ユーザーがモデルを簡単にトレーニングし、RAG固有の指標を使用して性能向上を測定できるようにします。モジュール化された設計になっており、ワークフローは設定ファイルでカスタマイズできます。

Album AIは実験的なプロジェクトです。視覚モデルとしてgpt-4o-miniを使用し、アルバム内の画像ファイルのメタデータを自動認識し、RAG技術を用いてアルバムとの会話を実現します。従来のアルバムとして使用できるだけでなく、画像知識ベースとして、大規模言語モデルによるコンテンツ生成を支援することもできます。

Korvusは、Postgresを基盤とした検索SDKで、RAG（Retrieval Augmented Generation）の全プロセスを単一のデータベースクエリに統合します。高性能でカスタマイズ可能な検索機能を提供しながら、インフラストラクチャの考慮事項を最小限に抑えます。KorvusはPostgresMLのpgml拡張機能とpgvector拡張機能を利用して、RAGプロセスをPostgres内部に圧縮します。Python、JavaScript、Rust、Cなど、複数言語のSDKをサポートしており、開発者は既存のテクノロジー?スタックにシームレスに統合できます。

Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、外部知識源を統合して生成モデルの能力を高め、生成コンテンツの質と信頼性を向上させる最先端技術です。LangChainは、堅牢な言語モデルアプリケーションの構築と展開のために設計された強力なフレームワークです。本チュートリアルシリーズでは、LangChainを用いたRAGの実装について、包括的で段階的なガイドを提供します。基礎的なRAGプロセスの紹介から始まり、クエリ変換、ドキュメント埋め込み、ルーティングメカニズム、クエリ構築、インデックス戦略、検索技術、生成段階へと段階的に進み、最後にすべての概念を実際のシナリオに統合して、RAGの強力さと柔軟性を示します。

LazyLLMは、人工知能アプリケーション構築プロセスを簡素化することに特化した開発ツールです。低コードソリューションを提供することで、大規模言語モデルの知識がなくても、複数のエージェントを含むAIアプリケーションを簡単に構築できます。LazyLLMは、ワンクリックで全てのモジュールをデプロイし、クロスプラットフォーム互換性、自動グリッドサーチによるパラメータ最適化、そして効率的なモデル微調整をサポートすることで、アプリケーションの効果を向上させます。

RAGEloは、Eloレーティングシステムを使用して最適な検索強化生成（RAG）大型言語モデル（LLM）エージェントを選択するためのツールキットです。生成型LLMのプロトタイプ作成と本番環境への統合が容易になるにつれ、評価はソリューションにおいて最も困難な部分の1つとなっています。RAGEloは、複数の問題に対する様々なRAGパイプラインとプロンプトの回答を比較し、異なる設定のランキングを計算することで、どの設定が有効で、どれが無効かを把握するための優れた概要を提供します。

GoMateは、Retrieval-Augmented Generation (RAG)フレームワークに基づいたモデルであり、信頼性の高い入力と出力を提供することに重点を置いています。検索と生成技術を組み合わせることで、情報検索とテキスト生成の正確性と信頼性を向上させます。GoMateは、自然言語処理、知識質問応答など、効率的で正確な情報処理が必要な分野に適しています。