知っておくべきオープンソースRAGフレームワーク トップ10！！🧌

検索拡張生成（RAG）は、大規模言語モデル（LLM）の能力を強化する強力な技術であり、外部ソースから関連情報を取得し、その情報に基づいてより良い応答を生成できるようにします。RAGフレームワークは、開発者が外部ソースから情報を取得し、情報に基づいた応答を生成できるAIモデルを構築するのに役立つツールとライブラリです。 RAGフレームワークは、ベクトルデータベースを使用して関連ドキュメントを取得し、取得した情報でLLMを拡張し、取得したデータとLLM自身のトレーニング知識の両方を使用して応答を生成することで機能します。このプロセスにより、RAGモデルはユーザーのクエリに対してより正確で有益な応答を提供できます。 LLMWare.ai、LlamaIndex、Haystack、Jina AI、Cognitaなど、利用可能なオープンソースのRAGフレームワークがいくつかあります。各フレームワークには独自の機能とユースケースがありますが、いずれも検索拡張生成を通じてLLMの機能を強化するという共通の目標を共有しています。 LLMWare.aiは、RAGモデルを含むLLMベースのアプリケーションを、小規模で特殊なモデルを使用して構築するための統合フレームワークであり、プライベートにデプロイしてエンタープライズナレッジソースと統合できます。LlamaIndexは、LLMアプリケーション向けのデータフレームワークであり、開発者はRAGワークフローのカスタマイズ可能なパイプラインを構築できます。 Haystackは、開発者がLLM、Transformerモデル、ベクトル検索などを使用してアプリケーションを構築できるエンドツーエンドのLLMフレームワークです。Jina AIは、ニューラル検索、生成AI、マルチモーダルアプリケーション向けに設計されたオープンソースのMLOpsおよびAIフレームワークです。Cognitaは、カスタマイズ性とユーザーフレンドリーさのバランスを取る構造化フレームワークであり、アプリケーションが技術の進歩に合わせて進化できるモジュール設計を提供します。 これらのRAGフレームワークは、AI搭載の検索エンジン、チャットボットの知識検索、コードとドキュメントの理解、AI搭載の顧客サポート、エンタープライズナレッジ管理、およびコンテキスト対応のAIアシスタントなど、さまざまなアプリケーションに使用できます。