KET-RAG

KET-RAGは、知識グラフを統合した検索強化型生成フレームワークであり、効率的なドキュメント索引と回答生成に使用されます。

一般製品プログラミング知識グラフ検索強化型生成

KET-RAG（Knowledge-Enhanced Text Retrieval Augmented Generation）は、知識グラフ技術を統合した強力な検索強化型生成フレームワークです。知識グラフのスケルトンやテキストキーワード二部グラフなどの多粒度索引フレームワークを通じて、効率的な知識検索と生成を実現します。このフレームワークは、索引コストを削減しながら、検索と生成の品質を大幅に向上させ、大規模なRAGアプリケーションシナリオに適しています。KET-RAGはPythonで開発されており、柔軟な設定と拡張をサポートし、効率的な知識検索と生成を必要とする開発者や研究者向けです。

知識グラフのスケルトン（SkeletonRAG）をサポートし、重要なテキストセグメントを選択して構造化された知識を抽出します。
テキストキーワード二部グラフ（KeywordRAG）を使用して、キーワードとテキストセグメントを効率的にリンクします。
エンティティとキーワードチャネルを組み合わせることで、効率的な検索と高品質な生成を実現します。
Poetryによる依存関係のインストールをサポートし、環境設定と管理を容易にします。
柔軟な索引構築とコンテキスト生成ツールを提供し、さまざまなアプリケーションシナリオに適しています。

この製品は、効率的な知識検索と生成を必要とする開発者、研究者、およびエンタープライズアプリケーション開発者向けです。大規模なドキュメントから関連情報を迅速に検索し、高品質な回答を生成するのに役立ち、Q\u0026Aシステム、インテリジェントカスタマーサービス、知識管理などのシナリオに適しています。

Q\u0026Aシステムにおいて、KET-RAGは知識ベースを迅速に検索し、正確な回答を生成できます。
インテリジェントカスタマーサービスのシナリオでは、KET-RAGはユーザーの質問に基づいて関連情報を検索し、返信を生成できます。
知識管理システムにおいて、KET-RAGはユーザーが知識セグメントを迅速に特定し、生成するのに役立ちます。

1. 依存関係のインストール：Poetryを使用してプロジェクトの依存関係をインストールします。
2. プロジェクトの初期化：初期化コマンドを実行して、プロジェクトのファイル構造を設定します。
3. プロンプトの調整：prompt-tuneコマンドを使用してプロンプトを調整し、検索結果を最適化します。
4. 索引の構築：索引コマンドを実行して、知識グラフとテキスト索引を作成します。
5. コンテキストと回答の生成：create_context.pyとllm_answer.pyスクリプトを使用して、コンテキストと回答を生成します。

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KET-RAG 代替品

KET-RAG — KET-RAGは、知識グラフを統合した検索強化型生成フレームワークであり、効率的なドキュメント索引と回答生成に使用されます。

iText2KG — 大規模言語モデルを用いて知識グラフをインクリメンタルに構築する

kg-gen — あらゆるテキストから知識グラフを抽出するAIツールです。

StoryWeaver — 知識増強型ストーリーキャラクターのカスタマイズのための統一世界モデル

Data Formulator — AI駆動型データ可視化ツール

LightRAG — シンプルで高速な検索強化型生成モデル

Chat With Your Docs — ドキュメントと自然言語で会話できるPythonアプリケーション

ファクトファインダー — 知識グラフに基づくインテリジェントな質問応答システムです。

Datalore — AI駆動型データ分析ツール

Knowledge Graph RAG — 知識グラフとドキュメントネットワークを利用して、大規模言語モデルの性能を向上させる

Prettygraph — テキストを知識グラフに変換するための実験的なUIです。

GraphRAG — テキスト抽出、ネットワーク分析、大規模言語モデル（LLM）のプロンプトと要約を組み合わせたエンドツーエンドシステム

MindGraph — 人工知能による生成とクエリによって継続的に拡張される知識グラフの概念実証

360AI検索 — 360グループが提供する次世代AI検索エンジン

KG_RAG — 知識グラフに基づく検索強化生成フレームワーク。大規模言語モデルによる知識集約型タスク処理を可能にします。

NLTK — Pythonによる自然言語処理ツールキット

Docker GenAI スタック — Dockerが提供するAIアプリケーション開発ソリューション

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。

AoT — Atom of Thoughts (AoT)は大規模言語モデルの推論性能を向上させるためのフレームワークです。

語析Yuxi-Know — 大規模言語モデルRAGナレッジベースに基づく知識グラフQ&Aシステムで、複数の主要な言語モデルへの対応とローカル展開をサポートしています。

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。

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。

Cliprun — あらゆるウェブページをPythonプログラミング環境に変換し、設定なしでコードを実行できます。

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。

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。

smallpond — DuckDBと3FSを基盤とした軽量なデータ処理フレームワーク

Probly — スプレッドシート機能とPythonデータ分析能力を組み合わせたAI駆動型のデスクトップクライアントアプリケーションです。

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