RAGフレームワーク

GitHubスター数105K以上を誇る最も人気のあるRAGツールキット。RAGパイプラインやエージェントワークフローのプロトタイピングにおいて、高速性と柔軟性に優れています。

ビジュアルワークフロー構築と強力なRAG機能を組み合わせたオープンソースLLMアプリ開発プラットフォーム。

AIナレッジアシスタント向けオープンソースPythonライブラリ。競合と比較して検索精度が35%向上、ドキュメント検索が40%高速化。

テーブル、レイアウト、視覚要素を含む複雑なPDFに対応した深いドキュメント理解機能を持つオープンソースRAGエンジン。

AIアシスタントとエージェント向けのメモリレイヤー。永続メモリによるパーソナライズされたインタラクションを実現。

手動のプロンプトエンジニアリングから構造化されたプログラマティックな最適化への転換を実現するStanford NLPフレームワーク。

評価、ガバナンス、コンプライアンスに重点を置いた、本番環境対応のLLMアプリケーション向けAIオーケストレーションフレームワーク。

PDF、画像、Webページをサポートし、RAGを使用したAIアプリケーション作成を簡素化するPythonライブラリ。

シンプルなAPIを備えたセマンティック検索と言語モデルワークフローのためのオープンソースデータベース。

ヒューマンインザループ制御、チェックポイント、適応型検索フローを備えたエージェント向けグラフベースオーケストレーション。

MLOps原則に基づいたRAGアプリケーションの構築とデプロイのための統合プラットフォーム。

個別ツールを組み合わせることなく、大規模なリアルタイムRAGアプリケーション向けの高スループット・低レイテンシフレームワーク。

マルチモーダル取り込み、ハイブリッド検索、ナレッジグラフ統合を備えた高度なAI検索システム。

ColBERTなどの高度な検索手法をRAGパイプラインに統合し、精度を向上。

一貫したインターフェースと包括的なベンチマークを備えた17の最先端RAGアルゴリズムを実装。