Agentset
Agentsetは、信頼性の高い回答を備えた本番環境に対応したAIアプリケーションを開発者が構築するのに役立つオープンソースのRAG-as-a-serviceプラットフォームであり、マルチモーダルサポート、自動引用、シームレスな統合機能を備えています。
https://agentset.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2026年02月09日
Agentsetとは
Agentsetは、本番環境に対応したRetrieval-Augmented Generation（RAG）アプリケーションを構築する開発者向けに設計された包括的なインフラストラクチャソリューションです。ドキュメントの取り込み、ベクトルおよびキーワード検索、エージェントパイプライン、チャットインターフェイスを処理する統合システムとして機能します。デモではうまく機能するものの、実際には大規模なドキュメントセットと実際のユーザーが関与する本番環境での実行に苦労する可能性のある従来のRAGシステムとは異なり、Agentsetは本番環境で実行できるように特別に設計されています。このプラットフォームは22を超えるファイル形式をサポートし、さまざまなAIフレームワークと互換性があるため、製品内でAIを活用した検索およびQ&A機能を構築するための汎用性の高いソリューションです。
Agentsetの主な機能
Agentsetは、信頼性の高いAI搭載の回答を提供する、本番環境対応の検索拡張生成（RAG）アプリケーションを構築するためのオープンソースプラットフォームです。22種類以上のファイル形式をサポートする包括的なドキュメント処理機能、画像/グラフ/テーブルのマルチモーダルサポート、自動ソース引用、リランキングによるハイブリッド検索を提供します。このプラットフォームは、さまざまなAIモデルやベクトルデータベースと統合されており、クラウドとセルフホストの両方のデプロイメントオプションを提供することで、開発者が広範なRAGの専門知識なしに正確なAIアプリケーションを構築することを容易にします。
高度なドキュメント処理: 包括的なドキュメント処理のために、PDF、画像、テーブルを含む22種類以上のファイル形式をサポートし、組み込みの解析、チャンク分割、埋め込み機能を提供します
自動引用と検証: エージェントRAG機能を通じて自動ソース引用と回答検証を提供し、応答の透明性と精度を保証します
柔軟な統合オプション: PythonおよびJavaScriptのSDKサポート、複数のAIモデル（OpenAI、Google、Anthropicなど）との互換性、およびさまざまなベクトルデータベースを提供します
本番環境対応のインフラストラクチャ: メタデータフィルタリング、パーティショニング、リランキングによるハイブリッド検索、およびクラウドとセルフホストの両方のデプロイメントオプションのための組み込み機能が含まれています
Agentsetのユースケース
研究ツール: 組織が大量のドキュメントを処理および分析し、正確で引用された回答を提供する研究支援ツールを構築できるようにします
カスタマーサポート: 企業のドキュメントとナレッジベースに基づいてクエリに正確に回答できるインテリジェントなカスタマーサポートボットを作成します
医療情報システム: 高い精度基準を維持する、信頼性の高い研究ベースの情報検索システムで医療提供者をサポートします
法的文書分析: 法律専門家が正確な情報検索と適切なソース引用により、大量の法的文書を処理および分析するのを支援します
メリット
クラウドとセルフホストの両方のオプションを備えたオープンソース
最小限のセットアップ時間で、すぐに使用できる本番環境対応の機能
組み込みの引用による精度と信頼性に重点
複数のファイル形式とAIモデルの包括的なサポート
デメリット
さまざまなAIモデルのAPIキー統合が必要です
セルフホストデプロイメントには技術的な専門知識が必要な場合があります
Agentsetの使い方
Agentset SDKをインストールする: 希望する言語に応じて、JavaScriptまたはPythonのAgentset SDKをインストールします
クライアントを初期化する: APIキーを指定してAgentsetクライアントインスタンスを作成します：const agentset = new Agentset({ apiKey: 'your_api_key_here' })
名前空間を作成する: 名前空間を作成して、ナレッジベースを整理します：const namespace = await agentset.namespaces.create({ name: 'My Knowledge Base' })
ドキュメントを取り込む: 取り込みAPIを使用して、ドキュメントを名前空間にアップロードします。PDF、Word、HTMLなど、22以上のファイル形式をサポートします。例：await namespace.ingestion.create({ payload: { type: 'FILE', fileUrl: 'url_to_file', fileName: 'document.pdf' }})
メタデータを構成する（オプション）: フィルタリングのためにドキュメントにメタデータを追加します：config: { metadata: { key: 'value' }}
検索を設定する: デフォルトからカスタマイズする場合は、埋め込みモデルやベクトルストレージなどの検索設定を構成します
検索/チャットを実装する: SDKを使用して、ナレッジベースを照会することにより、アプリケーションで検索またはチャット機能を実装します
引用を有効にする: 引用は、ソースの透明性を提供するために、応答に自動的に含まれています
MCPサーバーをデプロイする（オプション）: MCPサーバーを実行して、ナレッジベースを外部アプリケーションに接続します：AGENTSET_API_KEY=your-api-key npx @agentset/mcp --ns your-namespace-id
監視とスケーリング: ダッシュボードを使用して、使用状況を監視し、ドキュメントを管理し、必要に応じて実装をスケーリングします
Agentsetのよくある質問
Agentsetは、本番環境に対応したRAG（Retrieval-Augmented Generation）アプリケーションを構築するためのオープンソースプラットフォームです。RAGの専門知識がなくても、信頼性の高い回答を提供するAIアプリを開発者が構築できるよう支援します。このプラットフォームは、デモ専用のRAGシステムとは異なり、実際のエンドユーザーや大規模なドキュメントセットで適切に機能するように設計されています。
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Pre-AI Searchは、AIコンテンツ生成の台頭以前に公開されたコンテンツに焦点を当てることで、ユーザーがGoogle検索結果からAI生成コンテンツをフィルタリングするのを助けるChrome拡張機能です