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ブックマーク / zenn.dev/kun432 (3)

  • オープンソースのRAG UI「kotaemon」を試す

    2024/09/03追記 ちょっとX経由で見に来ていただいた方が増えているようなのであらかじめ注意。 kotaemonで普通のRAGをやる場合は、OpenAI/Ollamaどちらの場合でも多分問題なくできるんじゃないかと思います。 kotaemonでGraphRAGをやる場合(多分ここに期待している人が多いと推測)は、以下の注意が必要です。 OpenAIならGraphRAGが動作しますが、モデルがgpt-4-turbo限定になると思います、つまりコストが高いです OllamaでGraphRAGは現状の実装だとちょっと難しそうです 公式にIssue上げてます(どっちかというとGraphRAG側の問題かなと思います)ので、kotaemonのGraphRAG対応については今後のリリースに期待するほうが良いかなと個人的には思います。 ここで知った。 GitHubレポジトリ kotaemon ドキュ

    オープンソースのRAG UI「kotaemon」を試す
  • オープンソースのRAGアプリ「RAGFlow」を試す

    かなり新し目のフレームワークRAGプラットフォームアプリ RAGFlowとは? RAGFlowは、深い文書理解に基づいたオープンソースのRAG(Retrieval-Augmented Generation)エンジンである。LLM(大規模言語モデル)を組み合わせることで、様々な複雑なフォーマットのデータから根拠のある引用に裏打ちされた、真実味のある質問応答機能を提供し、あらゆる規模のビジネスに合理化されたRAGワークフローを提供する。

    オープンソースのRAGアプリ「RAGFlow」を試す
  • gpt-4oを試す

    GPT-4o テキスト、オーディオ、ビデオの入力を扱い、テキスト、オーディオ、イメージの出力が可能。 GPT-4o以前では、ChatGPTのボイスモードが3つの異なるモデルを使用していた。 GPT-4oはこれらの機能を一つのモデルに統合し、テキスト、ビジュアル、オーディオの各入力を同一のニューラルネットワークで処理する。 現在のAPIの能力 現在のAPIは、テキスト、イメージの入力とテキストの出力をサポート 追加のモダリティ(例えばオーディオ)は現時点(2024/5/14)では使えない。近日導入される予定 Colaboratoryで動かしてみる インストール

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