「.NET 開発基盤部会 Wiki」は、「Open棟梁Project」,「OSSコンソーシアム .NET開発基盤部会」によって運営されています。
目次 †
概要 †
ステージ †
Loading †
テキストデータを読み込む
Indexing †
テキストデータからインデックスを作成する。
Storing †
テキストデータとインデックスを永続化する。
Querying †
インデックスを使用してテキストデータを検索する。
Evaluation †
検索のリクエストレスポンスを客観的に評価。
機能 †
データの取得 †
生のテキストデータだけでなく、
- ファイル (PDF、ePub、Word、PowerPoint?、Audioなど) や
- Webサービス (Notion、Slack、Wikipediaなど) を
データソースとして利用できる。
インデックスの作成 †
- Keyword検索、Vector検索：テキストデータのチャンクをベクトルに変換する。
- Keyword検索
- Vector検索
- VectorStoreIndex?
- SummaryIndex?
- 以下のインデックスは他のプロバイダにoff-road
- 全文検索：フルテキスト・インデックスを作成する。
- Graph検索：テキストデータのチャンクからノードとエッジを抽出する。
データのストア †
Vector Store、Document Store、Index Storeなどのストアにデータを保存。
- Vector Store
- Document Store
- Index Store
データの検索 †
インデックスを使用してデータを検索
- Keyword検索：キーワードを使用し、文書ベクトルを検索し結果を得る。
- Vector検索：クエリもベクトルに変換し、文書ベクトルと比較して結果を得る。
- Graph検索：GraphDBを全文検索後、ノードとエッジから関連文書を検索し結果を得る。
プロバイダ †
1st Party †
各ステージを処理する基本的なライブラリ
3rd Party †
各ステージを処理するライブラリ
- データ取得：LlamaHub?に様々なデータコネクタが提供されている。
- ベクトル化、ストア
- NoSQLデータベース：MongoDBやElasticsearchなどのNoSQLデータベースを使用してデータを保存および検索できる。
- クラウドストレージ: AWS S3やCloudflare R2などのクラウドストレージサービスを利用してデータを保存できる。
- Vectorストア: DeepLake?やFAISSなどを使用して、効率的なベクトル化、ベクトル検索を実現する。
詳細 †
参考 †
公式 †
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