2026年に最高の Infinity 代替ソフト
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高速、正確、本番対応の AI 非構造化データを、Retrieval Augmented Generation に特化して構築された、完全に最適化されたベクター検索インデックスに変換します
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LanceDBの力を発見しましょう。これは、柔軟な検索機能とシームレスなスケーラビリティを提供するサーバーレスベクトルデータベースです。管理オーバーヘッドと高いコストに別れを告げましょう。
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Embedchain: パーソナライズされたLLMアプリの構築とデプロイを簡素化するオープンソースのRAGフレームワーク。プロトタイプからプロダクションまで、簡単かつ思いのままに。
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OceanBase seekdb は、オープンソースかつ AI ネイティブな検索データベースであり、リレーショナル、ベクトル、テキスト、JSON、GIS を単一のエンジンに統合し、ハイブリッド検索およびデータベース内での AI ワークフローを実現します。
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Activeloop-L0：あらゆるマルチモーダルなエンタープライズデータから、正確かつ追跡可能なインサイトを引き出す貴社のAIナレッジエージェント。お客様のクラウドでセキュアに動作し、RAGの限界を超越します。
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LLMがユーザーのデータとコンテキストに対して動作する機能を提供するには、管理されたベクトルデータベースまたは自己ホスト型ベクトルデータベースを使用します。
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Ragdoll AIは、ノーコードおよびローコードチームにとって、検索拡張生成（RAG）を飛躍的に簡素化します。データを接続し、設定を行うだけで、強力なRAG APIを迅速にデプロイできます。
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Superlinkedは、構造化データと非構造化データを組み合わせた高性能な検索・レコメンデーションアプリケーションを構築するAIエンジニア向けのPythonフレームワークです。
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ZillizのMilvusベクターデータベースで、AIアプリケーションを飛躍的に向上させましょう。Zilliz Cloudなら、ベクター検索アプリケーションを手間なく展開・拡張できます。
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Cognita：MLOps向けのモジュール型RAGフレームワーク。プロトタイプから、スケーラブルで本番環境に対応したRAGアプリケーションを構築できます。
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HelixDBは、開発者の使いやすさと効率的なデータ操作に重点を置いて設計された、高性能データベースシステムです。Rustで構築され、ストレージエンジンとしてLMDBを活用することで、実績のあるストレージ層の信頼性と、AIやベクトルベースのアプリケーション向けに調整された最新機能を兼ね備えています。
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エンタープライズユーザーに人気のベクトルデータベース、Milvusをご紹介します。大規模な埋め込みベクトルを容易に保存、インデックス化、管理できます。Milvusの先進的なSDKとインデックスアルゴリズムを使用して、検索速度を向上させ、類似検索サービスを作成しましょう。機械学習の導入や大規模ベクトルデータセットの管理に最適です。
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FastEmbedは、埋め込み生成に特化した、軽量かつ高速なPythonライブラリです。多数の人気テキストモデルに対応しています。新しいモデルの追加をご希望の際は、GitHubにてissueを起票いただけますようお願いいたします。
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Captain: 企業データから、確実性が高く95%の精度を誇るインサイトを提供。信頼性の低いRAGを、超高速かつ検証可能なコンテキスト検索で刷新します。
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SQLite AI: エッジデバイス向けに特化し、AIをネイティブに組み込んだ分散型データベースです。LLMやベクトル検索機能の搭載、シームレスなデータ同期を実現し、インテリジェントなアプリケーションのグローバルな展開・拡張を強力にサポートします。
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DeepSearcher: 企業内データ向けAIナレッジマネジメント。柔軟なLLMを活用し、企業内の文書からセキュアで正確な回答とインサイトを導き出します。
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ChatGPT の料金にうんざりしていませんか? 独自に設計されたプロンプトを自分自身のサーバーやクラウドで実行できる、あなた自身のストリーミング AI チャットボットが欲しいですか? Llama2、DocArray、Jina を使用すると、数分で設定できます!
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CocoInsight は、CocoIndex パイプラインの可観測性を提供する支援ツールです。データの変換を視覚化し、リネージを理解し、（異なるチャンク化手法などの）構成を比較し、最終的にはインデックス戦略を最適化するのに役立ちます。
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LlamaIndexは、貴社のデータを活用し、インテリジェントなAIエージェントを構築します。高度なRAGによりLLMを強化し、複雑なドキュメントを信頼性の高い、実用的なインサイトへと転換させます。
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Pineconeは、正確で安全かつスケーラブルなAIアプリケーション構築のための、業界をリードするAIインフラストラクチャです。Pinecone Databaseを使用して、ベクトルデータを大規模に保存および検索したり、Pinecone Assistantを使って数分でRAGアプリケーションを実行開始できます。
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Weaviate: AIアプリを強力に支えるオープンソースのベクターデータベース。構造化フィルターによる高速なベクター検索。開発者向けに、柔軟性、スケーラビリティ、そして本番環境対応を提供します。
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信頼性の高いGenAI開発を加速させます。 Ragbitsは、LLM、RAG、データパイプライン向けのモジュール型かつタイプセーフなビルディングブロックを提供します。 堅牢なAIアプリをより迅速に構築できます。
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FalkorDB: 超高速グラフデータベース。GraphRAGを活用して高精度な生成AIを実現し、LLMのハルシネーションを排除。そして、1万以上のテナント規模にもゼロオーバーヘッドで対応します。
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Vearch: ハイブリッドベクトル検索データベース。類似性検索とスカラーフィルタを組み合わせ、精度の高いAI検索結果を実現します。容易なスケールアップが可能。Python/Go SDKを提供。
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あらゆる開発者が、SQLという強力かつ使い慣れた言語で、プロダクショングレードのGenAIアプリケーションを構築できるようにします。最小限の学習で最大限の価値とコスト効率。