neuml/txtai

オールインワンAIフレームワーク

TXTAIは、セマンティックサーチ、LLMオーケストレーション、言語モデルワークフローのためのオールインワンAIフレームワークです。

txtaiの重要な構成要素は埋め込みデータベースであり、これはベクトルインデックス(スパースとデント)、グラフネットワーク、リレーショナルデータベースの統合体です。

この基盤はベクトル検索を可能にし、大規模言語モデル(LLM)アプリケーションにおける強力な知識源として機能します。

自律型エージェント、検索拡張生成(RAG)プロセス、マルチモデルワークフローなどを構築しましょう。

txtaiの特徴概要:

• 🔎 SQLを用いたベクトル検索、オブジェクトストレージ、トピックモデリング、グラフ解析、マルチモーダルインデックス作成
• 📄 テキスト、ドキュメント、音声、画像、動画の埋め込みを作成すること
• 💡 LLMプロンプト、質問応答、ラベリング、文字起こし、翻訳、要約などを実行する言語モデルによるパイプライン
• ↪️️ パイプラインを接続し、ビジネスロジックを集約するワークフロー。TXTaiプロセスは単純なマイクロサービスからマルチモデルワークフローまで対応可能です。
• 🤖 組み込み、パイプライン、ワークフロー、その他のエージェントを賢く接続し、複雑な問題を自律的に解決するエージェント

All-in-one AI framework

txtai is an all-in-one AI framework for semantic search, LLM orchestration and language model workflows.

The key component of txtai is an embeddings database, which is a union of vector indexes (sparse and dense), graph networks and relational databases.

This foundation enables vector search and/or serves as a powerful knowledge source for large language model (LLM) applications.

Build autonomous agents, retrieval augmented generation (RAG) processes, multi-model workflows and more.

Summary of txtai features:

• 🔎 Vector search with SQL, object storage, topic modeling, graph analysis and multimodal indexing
• 📄 Create embeddings for text, documents, audio, images and video
• 💡 Pipelines powered by language models that run LLM prompts, question-answering, labeling, transcription, translation, summarization and more
• ↪️️ Workflows to join pipelines together and aggregate business logic. txtai processes can be simple microservices or multi-model workflows.
• 🤖 Agents that intelligently connect embeddings, pipelines, workflows and other agents together to autonomously solve complex problems
• ⚙️ Web and Model Context Protocol (MCP) APIs. Bindings available for JavaScript, Java, Rust and Go.
• 🔋 Batteries included with defaults to get up and running fast