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「RAG」の検索結果

7 件

すべて arxiv github huggingface 実装あり

githubGitHubあり2026-07-24

skypilot — The AI Compute Platform for frontier teams. SkyPilot turns fragmented AI compute into one AI supercomputer, so frontier AI teams build custom intelligence faster.

このリポジトリでは、AIアプリケーションをローカルに実行できるツールキットであるRunAnywhere-sdksを提供しています。

自然言語処理大規模言語モデル

用途: AIアプリケーションをローカルに実行できるツールキット
難易度: Easy
コスト: High

githubGitHubあり2026-07-24

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2026-07-24

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

githubGitHubあり2026-07-15

ai-engineering-hub — In-depth tutorials on LLMs, RAGs and real-world AI agent applications.

このリポジトリには、LLM、RAG、およびオーソリティの認識を含む、AIエンジニアリングのための深いドキュメントがあります。

自然言語処理大規模言語モデル

用途: 記事を理解するためのテキスト分析ツール
難易度: Easy
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

githubGitHubあり2026-07-10

multimind-sdk — Your SDK solves all of this. One interface. Unified logic. Local + hosted models. Fine-tuning. Agent tools. Enterprise-ready. Hybrid RAG.Star 🌟 if you like it!

GUI操作自動化に伴う停止判定、復讐、再検索に関する問題を解決し、 GUI操作自動化を実現するためのフレームワークを開発します。

自然言語処理大規模言語モデルマルチモーダル

用途: GUI操作自動化ツール
難易度: Easy
コスト: High

githubGitHubあり2026-07-05

llm-app — Ready-to-run cloud templates for RAG, AI pipelines, and enterprise search with live data. 🐳Docker-friendly.⚡Always in sync with Sharepoint, Google Drive, S3, Kafka, PostgreSQL, real-time data APIs, and more.

この論文では、RAG、AIパイプライン、企業検索を含むクラウドテンプレートを提供するアプリケーション「llm-app」を紹介します。 llm-app は Docker で動作し、Sharepoint、Google Dr

自然言語処理大規模言語モデル生成

用途: AIパイプラインを構築する
難易度: Easy
コスト: High