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RAGの論文・実装まとめ

検索拡張生成、文書検索、社内ナレッジQAに関係する論文・実装をまとめます。

まず見るべき実装候補

482 articles

新着記事

githubGitHubあり2026-07-24

qdrant — Qdrant - High-performance, massive-scale Vector Database and Vector Search Engine for the next generation of AI. Also available in the cloud https://cloud.qdrant.io/

このリポジトリでは、データとAIアルゴリズムを製品化するためのプラットフォームであるTaipyを提供しています。

自然言語処理埋め込み・検索生成画像
用途
AIアプリケーションを製品化するためのプラットフォーム
難易度
Easy
コスト
Low
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2026-07-23

unstructured — Convert documents to structured data effortlessly. Unstructured is open-source ETL solution for transforming complex documents into clean, structured formats for language models. Visit our website to learn more about our enterprise grade Platform product for production grade workflows, partitioning, enrichments, chunking and embedding.

ドキュメントを構造化するために使えるオープンソースのETLソリューション。

表形式向き自然言語処理大規模言語モデル画像テキスト表形式
用途
ドキュメントの構造化
難易度
Easy
コスト
High
arxivGitHubあり2026-07-23

Identifying Good Rules for Efficient SAT Encodings of Single-Constant Multiplication Using Machine Learning

机械学習モデルを用いて、指定された数値定数に掛け算する方法を効率的に探索します。在来の dinamic programming法は効率が高いが、定数の大きさに対応できません。この研究では、神経符号学的アプローチにより、定

品質予測/異常検知深層学習グラフニューラルネット
用途
数値定数乗算最適化問題解決
難易度
Easy
コスト
Medium