microsoft/typeagent-py

Structured RAG: ingest, index, query

何を解決するか

TypeAgentは、構造化されたRAG（Retrieval-Augmented Generation）を実装することを目的としており、TypeAgent KnowProシステムのPython版を提供することで、ユーザーがより組織的で構造的な検索システムを構築しやすくなります。

動作方法

これは、外部のLLMと連携して情報を処理・インデックス化し、構造化された検索を実現するPythonパッケージです。元のTypeScriptベースのTypeAgent KnowProプロジェクトの論理と機能をPythonに翻訳しています。

対象ユーザー

Pythonで構造化RAGパターンを実装したい開発者、およびTypeAgentエコシステムの実験的プロトタイプに興味がある人。

特徴

  • 構造化RAGのMVP用実験的プロトタイプ。
  • TypeScriptのTypeAgent KnowProプロジェクトのPython翻訳。
  • pipによる簡単なインストール。

関連

  • プロジェクト
    microsoft/TypeAgent

    TypeAgentは、大規模言語モデル、構造化プロンプト、および独自の「構造化RAG」メモリシステムを活用して、単一のパーソナルAIアシスタントを構築するMicrosoftのオープンソースサンプルです。Electronベースのシェル、自然言語リクエストをタイプ化されたエージェントにルーティングするディスパッチャー、論理的エンティティとして会話の事実を保存するメモリ層、およびLLM呼び出しを削減するキャッシュを含んでいます。このリポジトリには、カレンダー、メール、ブラウザなど多くのサンプルエージェントと、カスタムエージェントを追加するためのSDKが含まれています。これは初期段階のサンプルコードであり、Azure OpenAIで英語でテスト済みで、さらなる検証なしにはプロダクション用途には向いていません。

  • プロジェクト
    weiwill88/Local_Pdf_Chat_RAG

    ドキュメント解析、ハイブリッド取得、LLM 生成を学び実験できる、モジュール式の Python リファレンス実装。

  • プロジェクト
    awslabs/graphrag-toolkit

    階層的な語彙グラフと構造化知識グラフを使用して、グラフ強化型生成AIアプリケーションを構築するためのPythonツールのコレクション。

  • プロジェクト
    NirDiamant/Controllable-RAG-Agent

    決定論的グラフ駆動型RAGエージェントを構築するPythonライブラリ。PDFをインジェストし、チャプター要約とベクトルストアを作成、クエリを匿名化し、マルチステップ推論計画を立て、情報を取得・検証し、最終的に根拠のある回答を生成。Streamlitビジュアライザー、Ragasベース評価を備え、OpenAI、Groq、または任意のLangChain互換モデルと連携可能。

  • プロジェクト
    GiovanniPasq/agentic-rag-for-dummies

    LangGraph を使用したモジュラー Agentic RAG フレームワークで、階層インデックス、マルチエージェント並列取得、人間によるループクエリ明確化を実装。