mcp-local-rag MCPサーバー
mcp-local-rag MCPサーバーは、プライバシーを重視したローカルでのRetrieval-Augmented Generation（RAG）型のウェブ検索をLLM向けに実現します。AIアシスタントが外部APIを使わず、ウェブから最新情報を取得・埋め込み・抽出できるため、リサーチやコンテンツ作成、質問応答ワーク...
1 分で読める
MCP
RAG
+5
RAG
Pinecone MCPサーバー統合
Pinecone MCPサーバーを使用してFlowHuntをPineconeベクターデータベースと統合します。セマンティック検索、RAG（検索拡張生成）、効率的なドキュメント管理をAIワークフロー内で直接実現します。...
1 分で読める
AI
MCP Server
+4
RAG Webブラウザ MCPサーバー
RAG Webブラウザ MCPサーバーは、AIアシスタントやLLMにライブウェブ検索とコンテンツ抽出機能を提供し、検索拡張生成（RAG）、要約、リアルタイムリサーチをFlowHuntワークフロー内で実現します。...
1 分で読める
AI
RAG
+7
コンテキストポータル (ConPort) MCPサーバー
コンテキストポータル (ConPort) は、AIアシスタントや開発者ツールのために構造化されたプロジェクトコンテキストを管理し、Retrieval Augmented Generation (RAG) やIDE内でのコンテキスト認識型コーディング支援を可能にするメモリーバンクMCPサーバーです。...
1 分で読める
AI
MCP
+5
Agentset MCPサーバー
Agentset MCPサーバーは、エージェント機能付きの検索拡張生成（RAG）を可能にするオープンソースプラットフォームです。AIアシスタントが外部データソースやAPI、サービスと連携できるようにし、インテリジェントでドキュメントベースのアプリ開発を実現します。...
1 分で読める
AI
Open Source
+5
Inkeep MCPサーバー
Inkeep MCPサーバーは、Inkeepで管理された最新の製品ドキュメントをAIアシスタントや開発者ツールに接続し、RAGワークフロー、チャットボット、オンボーディングソリューションのために、関連コンテンツを直接・安全かつ効率的に取得できるようにします。...
1 分で読める
MCP Server
Documentation
+5
mcp-rag-local MCPサーバー
mcp-rag-local MCPサーバーはAIアシスタントにセマンティックメモリを提供し、キーワードだけでなく意味に基づくテキストパッセージの保存と検索を可能にします。Ollamaによる埋め込み生成とChromaDBによるベクトル検索を活用し、先進的な知識管理やローカルワークフローでの文脈的リコールをサポートします。...
2 分で読める
MCP
Semantic Search
+6
Graphlit MCPサーバー統合
Graphlit MCPサーバーは、FlowHuntや他のMCPクライアントを統合ナレッジプラットフォームに接続し、Slack、Google Drive、GitHubなどのプラットフォームからのドキュメント、メッセージ、メール、メディアのシームレスな取り込み・集約・検索を可能にします。検索・抽出・コンテンツ変換のための...
2 分で読める
MCP
AI
+6
Vectara MCPサーバー連携
Vectara MCPサーバーは、AIアシスタントとVectaraの信頼性の高いRAGプラットフォームをつなぐ、オープンソースのブリッジです。FlowHuntの生成系AIワークフローにおいて、安全で効率的な検索拡張生成（RAG）とエンタープライズ検索を実現します。...
1 分で読める
AI
RAG
+5
GoogleSearchコンポーネント
FlowHuntのGoogleSearchコンポーネントは、検索拡張生成（RAG）を活用し、Googleから最新の知識を取得することでチャットボットの正確性を高めます。言語や国、クエリプレフィックスなどのオプションで結果をコントロールし、的確で関連性の高い出力を実現します。...
1 分で読める
AI
Components
+4
LazyGraphRAG
LazyGraphRAGは、グラフ理論と自然言語処理を組み合わせて、AI主導のデータ検索における効率性を最適化し、コストを削減する革新的なRetrieval-Augmented Generation（RAG）手法です。動的かつ高品質なクエリ結果を実現します。...
1 分で読める
RAG
AI
+4
LLMに応答のファクトチェックと情報源の明示をさせる方法
RIGでAIの正確性を向上！カスタムデータと一般情報源の両方を活用し、信頼できるソース付き回答を生成するチャットボットの作り方をご紹介します。...
1 分で読める
AI
Chatbot
+5
Reasoning LLMによるRAG：OpenAI O1 vs OpenAI GPT4o
OpenAI O1の高度な推論能力と強化学習が、RAGの精度でGPT4oをどのように上回るか、ベンチマークとコスト分析とともに探ります。...
1 分で読める
OpenAI O1
GPT4o
+4
キャッシュ拡張生成（CAG）
キャッシュ拡張生成（CAG）は、大規模言語モデル（LLM）のパフォーマンスを向上させるために、知識を事前に計算したキー・バリューキャッシュとしてプリロードし、低遅延で高精度かつ効率的なAI性能を静的知識タスクで実現する新しいアプローチです。...
2 分で読める
Cache Augmented Generation
LLM
+4
クエリ拡張
クエリ拡張は、ユーザーの元のクエリに語句や文脈を追加して強化し、より正確かつ文脈に沿った応答のためにドキュメント検索を向上させるプロセスです。特にRAG（検索拡張生成）システムにおいて有効です。...
1 分で読める
AI
RAG
+4
ドキュメントグレーディング
検索拡張生成（RAG）におけるドキュメントグレーディングは、クエリに対する関連性と品質に基づいてドキュメントを評価・ランク付けし、最も適切で高品質なドキュメントのみが正確でコンテキストに合った応答生成に利用されるようにするプロセスです。...
1 分で読める
RAG
Document Grading
+3
ドキュメントリトリーバー
FlowHuntのドキュメントリトリーバーは、生成AIモデルをあなた自身の最新ドキュメントやURLへ接続し、Retrieval-Augmented Generation（RAG）を通じて信頼性と関連性の高い回答を実現します。...
1 分で読める
AI
Document Retrieval
+3
ドキュメントリランク（Document Reranking）
ドキュメントリランクは、ユーザーのクエリに対する関連性に基づいて検索済みドキュメントの順序を再調整し、最も重要な情報を優先することで検索結果を洗練させるプロセスです。これはRAG（検索拡張生成）システムの重要なステップであり、クエリ拡張と組み合わせることでAI検索やチャットボットのリコールと精度の両方を向上させます。...
2 分で読める
Document Reranking
RAG
+4
ナレッジソース
ナレッジソースは、AIをあなたのニーズに合わせて簡単に教えることができます。FlowHuntでナレッジとつなぐさまざまな方法を発見しましょう。ウェブサイト、ドキュメント、動画を簡単に接続し、AIチャットボットのパフォーマンスを向上させましょう。...
1 分で読める
AI
Knowledge Management
+3
リトリーバルパイプライン
チャットボットにおけるリトリーバルパイプラインとは何か、その構成要素やユースケース、リトリーバル強化生成（RAG）や外部データソースがどのように正確でコンテキストを考慮したリアルタイムな応答を可能にするかを解説します。...
1 分で読める
AI
Chatbots
+4
リトリーバル拡張生成（RAG）とキャッシュ拡張生成（CAG）の違い
リトリーバル拡張生成（RAG）とキャッシュ拡張生成（CAG）のAIにおける主な違いを解説します。RAGはリアルタイム情報を動的に取得し、柔軟かつ正確な応答を実現。一方CAGは事前キャッシュされたデータを活用し、高速かつ一貫した出力を提供します。プロジェクトのニーズに合った手法の選び方や、実用例、強みと制約を紹介します。...
1 分で読める
RAG
CAG
+5
検索拡張生成（RAG）
検索拡張生成（RAG）は、従来の情報検索システムと生成型大規模言語モデル（LLM）を組み合わせた先進的なAIフレームワークであり、外部知識を統合することで、より正確で最新かつ文脈に即したテキスト生成を可能にします。...
1 分で読める
RAG
AI
+4
質問応答
検索拡張生成（RAG）による質問応答は、情報検索と自然言語生成を組み合わせることで、大規模言語モデル（LLM）の応答に外部ソースからの関連性が高く最新のデータを補完し、精度・関連性・適応性を向上させます。このハイブリッド手法は、動的な分野における正確性や柔軟性を高めます。...
1 分で読める
AI
Question Answering
+4