What is Graphlit?
AIを活用したアプリケーションの構築には、構造化されていないデータの処理、複数のツールの統合、複雑なインフラの管理が伴います。Graphlitは、データ取り込みからインテリジェントなテキスト抽出、ベクトル埋め込み、会話履歴に至るまで、すべてを処理するサーバーレスのRAG-as-a-Serviceプラットフォームを提供することで、このプロセスを簡素化します。チャットボットの構築、ドキュメントの要約、ナレッジグラフの作成など、Graphlitは、サーバーの管理や異なるシステムの連携を必要とせずに、必要なツールを提供します。
主な機能
✨ あらゆるソースからのデータ取り込み
ウェブページ、クラウドストレージ（Google Drive、Dropbox）、コラボレーションツール（Slack、Notion）、プロジェクト管理プラットフォーム（Jira）、メール、RSSフィードなどに接続します。
利点：Graphlitがどこからでもデータを取得するため、アプリケーションの構築に集中できます。
✨ 自動テキスト抽出とチャンク分割
OCRと高度なLLMを使用して、PDF、Wordドキュメント、画像、オーディオ、ビデオから構造化されたテキストを抽出します。
利点：AIモデル用に構造化されていないデータを準備する手間のかかる作業を自動化することで、時間を節約できます。
✨ 組み込みのベクトル検索と埋め込み
メタデータフィルタリングと類似性ベースのクエリを使用して、コンテンツ全体でセマンティック検索を実行します。
利点：大規模なデータセットを扱う場合でも、関連情報をより迅速に取得できます。
✨ マルチモーダルサポート
OpenAI GPT-4oやAnthropic Sonnet 3.5などの統合により、テキストだけでなく、画像、オーディオ、ビデオも処理します。
利点：互換性の問題を気にせずに、よりリッチなマルチモーダルAIアプリケーションを構築できます。
✨ 使用量に応じた価格設定
使用量に応じてのみ支払い、1クレジットあたり$0.10から。無料枠には、開始するための100クレジットが含まれています。
利点：個人の開発者であろうと大規模なチームの一員であろうと、プロジェクトを手頃な価格で拡張できます。
ユースケース
1. 顧客サポートのためのチャットボットの構築
社内ドキュメント、FAQ、過去のサポートチケットに基づいて顧客の質問に回答するチャットボットを作成することを想像してみてください。Graphlitを使用すると、これらのリソースをすべて取り込み、ベクトル埋め込みを生成し、セマンティック検索を有効にして、正確な応答を保証できます。データベースを設定したり、インフラを管理したりする必要はありません。会話の流れを設計することに集中してください。
2. 研究者向けの研究論文の要約
研究者として、PDF形式で保存されている数十件の研究論文をすばやく要約したい場合があります。Graphlitはテキストを抽出し、インテリジェントにチャンク分割し、LLMを使用して簡潔な要約を生成します。関連するWikipediaの記事など、外部APIデータで要約を充実させることもできます。
3. 企業向けのナレッジグラフの作成
知的財産を整理しようとしている企業向けに、Graphlitは取り込まれたコンテンツからナレッジグラフを自動的に構築します。エンティティ抽出を有効にして、主要な概念（人、場所、製品）を識別し、CrunchbaseやWikipediaなどのソースからのメタデータでそれらを充実させます。これにより、組織のデータの動的で相互接続されたビューが作成されます。
結論
Graphlitを使用すると、開発者はインフラの管理や数え切れないほどのツールの統合の手間をかけずに、高度なAIアプリケーションを構築できます。自動化されたETLパイプラインからマルチモーダルサポートまで、包括的な機能セットにより、構造化されていないデータを扱うすべての人にとって理想的です。チャットボットのプロトタイプ作成、研究論文の分析、またはエンタープライズナレッジの整理など、Graphlitは開発を加速し、複雑さを軽減します。
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Source: Similarweb (Sep 24, 2025)
Graphlit was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2023-12-25.
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