アジャイル開発とオブザーバビリティを備えた、ノーコードRAG開発ツール

ハルシネーションフリーな生成AIアプリを実現する、サーバーレスRAG (Retrieval-Augmented Generation) 開発プラットフォーム

３ステップでRAGを構築
‍「作る」ことより「精度を上げる」ことにフォーカスしましょう

コードを書いてインデックスやリトリーバルを構築する必要はありません。やることは以下の3ステップだけです。ハルシネーションを防いでアプリの信頼性を高めるために、RAGを素早く構築し、精度を高めることによりリソースを割きましょう。

1. ノーコードでデータソースを追加

TXT、JSON、PDF、HTML、OCR等の形式でローカルからデータをアップロードします。Amazon S3、Google Cloud Storage、Azure Blob Storageなどのオブジェクトストレージから取得したり、ウェブサイトのURLを貼ってデータを追加することも可能です。

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2. ユースケースに最適な検索戦略とモデルを選択

検索戦略やチャンク戦略と、Cohere、OpenAI、Voyage AI、BAAI、WhereIsAI、Multilingual E5などのような埋め込みモデル・再ランクモデルを選択します。これらは簡単に切り替えて精度を向上させることができます。

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3. リリース前にプレイグラウンドでテスト

プレイグラウンドでクエリを入れて検索し、正しく要約されるか確認しましょう。要約が正しくない場合は回答の元になった文章を確認し、データソースや検索戦略を変えて改善していきましょう。

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アジャイル型プロンプト開発プラットフォーム

開発者は常に生成AIの精度・品質の保証が求められるプレッシャーにさらされています。「イテレーション型開発」と「オブザーバビリティ」をネイティブにサポートする開発プラットフォームなら、長期的に生成アプリ開発を成功させられます。

プロンプトチェーンの中にRAGをシームレスに統合

Teammate AugでRAGを構築したら、Teammate Lang上でRAGをノードとして統合できます。これにより、プロンプトと組み合わさった場合の最終出力結果をプレイグラウンドで確認できます。

Ragasに基づいた正確性スコアと関連性スコアを確認

Teammate IntelはRagasに対応しているので、Intel上で正確性スコアと関連性スコアを監視してハルシネーションを防ぐことができます。

プロンプトとRAGのオープンソースコミュニティ

私たちは、デベロッパの叡智が共創するオープンソースコミュニティを支持しています。プロンプトとRAGの新しいプラットフォームの構築により、プロンプトエンジニアと生成AI DevOpsがそれぞれの知識とショーケースを無償で共有できることで、高度な生成AIアプリの未来を築くことを目指しています。

*Coming soon...

使った分だけ支払うことでコスト削減

Teammate Augはサーバーレスのため、固定のサーバー費用がかかりません。費用が発生するのは使った分だけのクエリ代金とストレージ代金のみです。

RAGを1つのAPIで処理

私たちのプラットフォームは開発者が使いやすいように設計されています。RAGにおいても、ロジックとプログラムは簡単に管理可能であるべきです。Teammate Augでは、RAG（検索戦略、チャンク戦略、埋め込みモデル、再ランクモデルを含む）は1つのAPIにコンパイルされるため、RAGフロー全体を切り離してどこでも簡単に利用できます。