swirlai/swirl-search

解決する課題

SWIRLは、ユーザーがデータを移動、複製、または中央のベクトルデータベースにコピーする必要なく、複数のアプリケーションやデータソースにわたる連合型AI検索および検索拡張生成（RAG）を提供します。これにより、複雑なETLパイプラインの必要性が排除され、検索結果が元のソースの既存の権限を尊重するように設定できます。

仕組み

データを事前にインデックス化する代わりに、SWIRLはソースにライブでクエリを投げます。パイプライン化されたProcessorアーキテクチャを使用して、クエリとレスポンスを変換します。その後、余弦ベクトル類似度（spaCyおよびNLTK経由）を使用して結果を再ランキングし、オプションで接続されたLLM（OpenAIなど）を使用して引用付きの回答を生成できます。

対象ユーザー

SharePoint、Confluence、GitHub、Jiraなどのツール間で統合された検索インターフェースを必要とするチームや開発者、およびベクトルデータベースの管理というインフラのオーバーヘッドなしにRAGを実装したいと考えている方々。

ハイライト

• データ移動ゼロ: データは元の場所に留まり、管理やセキュリティのための複製を回避します。
• 連合型検索: さまざまなアプリやサービス向けに100以上のコネクタにアクセス可能です。
• リアルタイムRAG: 自身のLLMキーを使用して、引用付きの根拠に基づいた回答を生成します。
• 拡張可能なアーキテクチャ: 新しいデータソースを追加するための、拡張しやすいConnectorおよびMixerオブジェクトを備えています。
• 迅速なデプロイ: Docker経由で約2分でデプロイ可能です。