GoMate

RAGフレームワークに基づく、信頼性の高い入力と出力システム

プレミアム新製品プログラミングRAG自然言語処理

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。

ドキュメント解析：TextParserモジュールを使用してドキュメントを解析し、重要な内容を抽出します。
ベクトルストア：VectorStoreモジュールを使用して、ドキュメントの内容をベクトル形式に変換して保存します。
埋め込みモデル：BgeEmbeddingなどの埋め込みモデルを使用して、テキストをベクトル表現に変換します。
質問クエリ：ユーザーの質問に基づいて、埋め込みモデルを使用してベクトル検索を行い、最も関連性の高いドキュメントを見つけます。
テキスト生成：検索されたドキュメントの内容を基に、GLMChatなどの生成モデルを使用して回答を生成します。
ドキュメント更新：ドキュメントの動的な追加と、モデルの検索および生成能力の更新をサポートします。

GoMateは、大量のテキストデータを処理し、信頼性の高い出力を生成する必要がある組織、特に開発者、データサイエンティスト、および企業に適しています。効率的なテキスト処理能力を提供することで、ユーザーの時間と労力を節約し、作業効率を向上させます。

Q\u0026Aシステムにおいて、GoMateを使用してユーザーの質問に迅速かつ正確に回答します。
コンテンツ推薦システムにおいて、GoMateを使用してユーザーの興味を分析し、関連するドキュメントを推薦します。
企業の知識管理において、GoMateの検索と生成技術を使用して、必要な情報を迅速に見つけ出します。

1. GoMateに必要なPython環境と依存ライブラリをインストールします。
2. テキストデータを準備し、TextParserモジュールを使用してドキュメントを解析します。
3. VectorStoreモジュールを使用して、解析済みのドキュメントをベクトル形式で保存します。
4. BgeEmbeddingなど、適切な埋め込みモデルを選択またはトレーニングします。
5. ユーザーの入力に基づいて、埋め込みモデルを使用してベクトル検索を行います。

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GoMate — RAGフレームワークに基づく、信頼性の高い入力と出力システム

RAG技術集 — 画期的な検索強化生成システム技術の集積。

s1-32B — s1は、Qwen2.5-32B-Instructを微調整した推論モデルであり、わずか1000サンプルでトレーニングされています。

Site RAG — ウェブサイトで質問するために使用するChrome拡張機能で、ローカル実行とベクトルストアに対応しています。

Xwen-Chat — Xwen-Chatは、日本語対話に特化した大規模言語モデルの集合体であり、複数バージョンのモデルと自然言語生成サービスを提供します。

node-DeepResearch — 答えが見つかるまで（またはトークン予算を使い果たすまで）、ウェブページを継続的に検索および閲覧します。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14Bは、様々な推論と生成タスクに適した高性能テキスト生成モデルです。

WebWalker — WebWalkerは、大規模言語モデルのウェブページ巡回能力を評価するためのベンチマークフレームワークです。

InternLM3 — InternLM3は、テキスト生成に特化したモデル群であり、様々なニーズに対応するため複数の最適化バージョンを提供しています。

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-Q4_K_M-GGUF — 特定モデルに基づく量子化済み大規模言語モデルで、自然言語処理などのタスクに適しています。

CAG — リアルタイム検索を必要としない言語モデル拡張手法。知識キャッシュを事前にロードすることで、生成効率を向上させます。

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1 — オープンソースの幻覚評価モデル

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — 700億パラメーターのテキスト生成モデル

Llama-lynx-70b-4bitAWQ — 70億パラメーターのテキスト生成モデル

glider-gguf — 高性能の量子化言語モデル

OLMo-2-1124-7B-RM — テキスト生成と分類に使用される大規模言語モデル

OLMo-2-1124-7B-SFT — 高性能英語テキスト生成モデル

OLMo-2-1124-13B-SFT — 高度なテキスト生成モデル

INTELLECT-1-Instruct — 10億パラメーターの英語テキストとコード言語モデル

OLMo-2-1124-7B-DPO — 多様なタスクに対応可能な高度なテキスト生成モデルです。

OLMo-2-1124-13B-DPO — 多様なタスクに対応可能な高性能英語言語モデル

dolmino-mix-1124 — OLMo2の第2段階トレーニング用、高品質データセット。

olmo-mix-1124 — 大規模マルチモーダル事前学習済みデータセット

OLMo-2-1124-13B-Instruct — テキスト生成と対話に長けた、最適化された大規模言語モデルです。

Llama-3.1-Tulu-3-70B-SFT — オープンソースデータ、コード、ガイドを提供する、最先端の指示追従モデルファミリーです。

Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO — 多様なタスクに対応可能な、高度なテキスト生成モデルです。

Llama-3.1-Tulu-3-70B-DPO — オープンソースのデータ、コード、レシピを提供する、最先端の指示追従モデルファミリーです。

Llama-3.1-Tulu-3-70B — オープンソースのデータ、コード、およびガイドを提供する、最先端の指示に従うモデルファミリーです。

Llama-3.1-Tulu-3-8B — オープンソースデータとコードを提供する、高度な指示追従モデルです。

Extractous — 高速・高効率の非構造化データ抽出ツール