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「retrieval」の検索結果

9 件
すべてarxivgithubhuggingface実装あり
githubGitHubあり2026-07-27

haystack — Open-source AI orchestration framework for building context-engineered, production-ready LLM applications. Design modular pipelines and agent workflows with explicit control over retrieval, routing, memory, and generation. Built for scalable agents, RAG, multimodal applications, semantic search, and conversational systems.

オープンソースのAIオーケストレーションフレームワークです。LLMアプリケーションの構築に必要なパイプラインやエージェントワークフローの設計ができるようになっています。

深層学習Transformer生成要約テキスト
用途
LLMアプリケーションの構築
難易度
Easy
コスト
High
→
githubGitHubあり2026-07-26

RAG_Techniques — This repository showcases various advanced techniques for Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems. Each technique has a detailed notebook tutorial.

医学画像に対する疾患検出モデルを開発し、臨床現場で早期検出と迅速な介入を容易にすることを目的としたフレームワークを提案します。

自然言語処理大規模言語モデル生成
用途
医学画像の疾患検出
難易度
Easy
コスト
High
→
huggingfaceHugging Faceあり2026-07-24

LAMAR: An Open Language-Aware Multilingual Alignment Reranker

多言語ドキュメントを検索する場合、言語が同一であるときにランク付けされることが多いという問題に対処するために、言語を考慮した文書のランキングを開発します。

深層学習軽量化・量子化生成テキスト
用途
多言語ドキュメントのランキングを考慮したリクエストのランキング
難易度
Easy
コスト
Low
→
arxivGitHubあり2026-07-23

REFACT: Adaptive Fact Restatement for Compact and Faithful Chain-of-Thought Reasoning

長形推論のための言語モデルが、提供されたコンテキストから乖離した論理を生成する可能性があることを指摘し、コンテキストと推論論理をより適切に融合するため、 REFACT (REstating Facts in Adapti

自然言語処理大規模言語モデル生成テキスト
用途
Chain-Of-Thought (CoT) の改善
難易度
Hard
コスト
High
→
arxivGitHubあり2026-07-22

Not All Patches are Equal: Sampling Matters for Visible-Infrared Pre-Training

可視光と非可視光のデータを連携するためのアプローチを提案し、可視光と非可視光のデータを連携するための精度と効率を向上させることを目指しています。

センサ/時系列深層学習軽量化・量子化検出セグメンテーション埋め込み
用途
可視光と非可視光のデータを連携するためのアプローチ
難易度
Hard
コスト
High
→
githubGitHubあり2026-07-14

memvid — Memory layer for AI Agents. Replace complex RAG pipelines with a serverless, single-file memory layer. Give your agents instant retrieval and long-term memory.

MemVidは、サーバーレスで単一ファイルの記憶層を提案し、AIエージェントが即時検索と長期的な記憶を持つようにする記憶層です。

自然言語処理大規模言語モデル生成テキスト動画
用途
AIエージェントの記憶を管理する
難易度
Easy
コスト
High
→