What is Circlemind?
Circlemindは、知識グラフとPageRankを活用した、高度なオープンソースRetrieval-Augmented Generation(RAG)プラットフォームです。これにより、従来のRAGシステムを上回る、優れた検索精度を実現します。ベクトルデータベースとインテリジェントなマルチホップ推論を組み合わせることで、Circlemindは最大3倍の精度向上を実現します。直感的なツールで、手動による最適化やAIパイプラインのデバッグを容易に行いましょう。セルフホスティングでもマネージドサービスの利用でも、Circlemindは効果的なRAGシステム構築の複雑さを軽減します。
主な機能:
? Agentic RAG
エージェントベースの前処理により、検索パイプラインを強化し、より正確でコンテキストを意識した結果を得ることができます。? マルチホップ検索
マルチホップ推論により、相互に関連する情報をシームレスに取得します。より深い理解を必要とする複雑なクエリに最適です。? 全データセット推論
データをまとめて分析することで、「顧客が直面する主な課題は何ですか?」といった複雑な質問にも容易かつ正確に回答できます。? 動的データ処理
時間とともに変化する情報を保存および取得することで、RAGシステムが変化するデータ環境に容易に適応できます。
ユースケース:
土地利用変化分析
地理空間アナリストがCirclemindを使用して衛星画像を処理し、サンフランシスコ湾岸地域における土地利用の変化を時間とともに分類します。システムのマルチホップ検索により、新しい住宅開発や山火事の影響を受けた地域など、微妙な変化を特定し、変化の明確なタイムラインを提供します。カスタマーサポートのインサイト
カスタマーサービスマネージャーがCirclemindを使用して、サポート通話のトランスクリプトを分析します。このプラットフォームは、請求に関する問題や製品の欠陥など、テーマ別に会話を分類し、顧客の感情や新たなトレンドに関するインサイトを提供することで、サービス品質を向上させます。小児の健康トレンド
医療研究者がCirclemindを使用して、小児肥満のトレンドを研究します。このシステムは、医療記録を処理して、年齢、性別、社会経済的地位別にデータを分類し、BMIの変化のパターンや介入の有効性を特定するのに役立ちます。
結論:
Circlemindは、効果的なRAGパイプライン構築における課題に対する堅牢なソリューションを提供します。知識グラフとPageRankをインテリジェントに活用することで、Circlemindは比類のない検索精度と適応性を提供します。動的なデータや複雑なマルチホップクエリを扱う場合でも、Circlemindはプロセスを簡素化し、優れたAIアプリケーションの作成に集中できます。Circlemindの無料ホスト型ソリューションでRAGシステムの未来を体験するか、拡張性の高い有料プランをご覧ください。

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