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「retrieval」の検索結果

84 件
すべてarxivgithubhuggingface実装あり
githubGitHubあり2026-06-09

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
→
arxivPaper only2026-06-08

Echo-Memory: A Controlled Study of Memory in Action World Models

この研究では、エピソード記憶を制御するために、エピソード記憶モデルを設計および評価しました。エピソード記憶モデルは、エピソード内の重要な情報を記憶し、エピソード間の相関関係を特定することができます。

品質予測/異常検知コンピュータビジョンセグメンテーション生成画像テキスト
用途
エピソード記憶
難易度
Hard
コスト
High
→
arxivPaper only2026-06-08

MASS: Deep Research for Social Sciences with Memory-Augmented Social Simulation

Social Scienceにおける、Memory-Augmented Social Simulationを利用した深層学習を利用して、新しい研究方法を提案し、Social Scienceの研究実現を実現した

品質予測/異常検知深層学習Transformer生成テキスト
用途
Social Scienceにおける、Memory-Augmented Social Simulationを利用した深層学習を利用した研究の実現
難易度
Hard
コスト
High
→
arxivPaper only2026-06-08

Baichuan-M4: A Clinical-Grade Medical Agent System for Continuous Care

連続的な治療に適した臨床級LLM医系であるBaichuan-M4を導入。臨床的な医療エージェントシステムであるBaichuan-M4は、統合的な医療エージェントシステムをベースとし、医療エージェントと医療エージェントの連

コンピュータビジョンマルチモーダルQA画像テキスト
用途
統合医療医系のためのLLMベースの医療エージェント
難易度
Hard
コスト
High
→
arxivPaper only2026-06-08

AbstRAG: Learning to Abstract for Retrieval Problems

この研究では、検索タスクにおける抽象レベルにおけるギャップを解消するためのフレームワークであるAbstRAGを提案し、検索タスクにおけるギャップを解消したことで、モデルが検索タスクにおいて正しく情報を開示した。

品質予測/異常検知自然言語処理RAG生成検索テキスト
用途
リトラバージャグによる検索
難易度
Hard
コスト
Low
→
githubGitHubあり2026-06-06

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2026-05-27

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2026-05-21

deeplake — Deeplake is AI Data Runtime for Agents. It provides serverless postgres with a multimodal datalake, enabling scalable retrieval and training.

自動変換により、モデルはテスト時に計算量を最適化し、難しいステップでより多く計算すると同時に、簡単なステップでより少ない計算を実行します。

自然言語処理大規模言語モデルマルチモーダル
用途
言語モデルに計算量を最適化
難易度
Easy
コスト
High
→