MiniRAG

小型モデルでも、異種グラフ索引と軽量トポロジ拡張検索によって優れたRAG性能を実現する、シンプルな検索強化生成フレームワークです。

一般製品プログラミング検索強化生成小型言語モデル

MiniRAGは、小型言語モデル用に設計された検索強化生成システムであり、RAGプロセスの簡素化と効率化を目指しています。意味を理解する異種グラフ索引メカニズムと軽量なトポロジ拡張検索手法により、従来のRAGフレームワークにおける小型モデルの性能制限の問題を解決します。このモデルは、モバイルデバイスやエッジコンピューティング環境など、リソースの限られた環境で顕著な利点を発揮します。また、MiniRAGはオープンソースであるため、開発者コミュニティによる容易な採用と改良が可能です。

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MiniRAG 代替品

MiniRAG — 小型モデルでも、異種グラフ索引と軽量トポロジ拡張検索によって優れたRAG性能を実現する、シンプルな検索強化生成フレームワークです。

ViDoRAG — ViDoRAGは、視覚ドキュメント検索を強化した生成のための動的イテレーティブ推論エージェントフレームワークです。

Qwen2.5-1M — 最大100万トークンコンテキストをサポートするオープンソースのQwenモデル。長シーケンス処理タスクに最適です。

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。

OLMo-2-1124-7B-Instruct — 高性能英語対話生成モデル

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。

LightRAG — シンプルで高速な検索強化型生成モデル

SLM_Survey — 小型言語モデル調査、計測、および洞察

Qwen2.5-LLM — 多様な用途に対応可能な、高性能なオープンソース言語モデルです。

Qwen2.5 — オープンソースの大規模言語モデルで、多言語と専門分野のアプリケーションに対応しています。

Nemotron-Mini-4B-Instruct — ロールプレイング、検索強化生成、機能呼び出しに適した小型言語モデル

360智脑-7B — 70億パラメータの強力な対話型インテリジェント言語モデル

HuggingChatアシスタント — Hugging Faceのオープンソースモデルに基づいた、カスタムチャットボットの作成と利用を可能にするプラットフォームです。

Gemini Embedding テキスト埋め込みモデル — Gemini Embeddingは、Gemini APIを通じて強力な言語理解能力を提供する、高度なテキスト埋め込みモデルです。

NeoBase — NeoBaseは、自然言語でデータベースとやり取りできるオープンソースのAIデータベースアシスタントです。

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2Vは、テンセントがHunyuanVideoに基づいて開発した、画像から動画を生成するフレームワークです。

Instella — Instellaは、AMDが開発した高性能なオープンソース言語モデルであり、オープンソース言語モデルの発展を加速するために設計されています。

クローン — クローンは、革命的な人工筋肉技術Myofiberを搭載したヒューマノイドロボットで、自然な歩行が可能です。

Microsoft Dragon Copilot — Microsoft Dragon Copilotは医療業界向けのAIワークスペースであり、臨床文書ワークフローを簡素化し、効率性を向上させます。

Migician — Migicianは、複数の画像の配置に特化した多モーダル大規模言語モデルであり、自由形式の複数の画像の精密配置を実現できます。

IndexTTS — 産業レベルで制御可能な、効率的なゼロショットテキスト音声変換システム

M2RAG — マルチモーダルコンテキストにおける検索強化生成のためのベンチマークテストコードリポジトリです。

olmOCR — olmOCRは、LLMデータセットのトレーニングに使用するためにPDFを線形化するツールキットです。

Raycast AI Extensions — Raycastは、自然言語コマンドを使用してコンピューター上のアプリケーションと対話し、タスクを実行するAI Extensionsを発表しました。

MLGym — MLGymは、AI研究エージェントの発展を促進するための新しいフレームワークとベンチマークです。

Wan2.1-T2V-14B — Wan2.1-T2V-14Bは、様々な動画生成タスクに対応する高性能なテキストから動画への生成モデルです。

Wan — Wanはアリババの通義实验室が開発した、テキストや画像などから動画を生成できる高度なビジュアル生成モデルです。

TableGPT-agent — TableGPT2をベースとした、表データに基づく質疑応答タスクのための事前構築済みエージェントです。

bRAG-langchain — Retrieval-Augmented Generation (RAG) アプリケーション構築のためのオープンソースプロジェクトです。