Morphik は無料で使用できますか？

はい、Morphik は寛大な無料枠を提供しています。また、大量のデータを取り込みたいユーザー向けに、透明性の高い、コンピューティング使用量に基づいた価格設定も用意されています。

Morphik をセルフホストできますか？

はい、Morphik はセルフホスト可能であり、専用のインストール手順が用意されています。ただし、リソースが限られているため、インストールガイドと Discord コミュニティのヘルプ以外に、オープンソースのデプロイメントに対する完全なサポートは提供できないとのことです。

Morphik の主な機能は何ですか？

主な機能には、REST API 統合、画像と図からのコンテキストのための画像グラウンディング、数千のドキュメントを分析するための詳細な調査機能、エンタープライズデータコネクタ、およびより高速なドキュメント処理のためのキャッシュ拡張生成が含まれます。

Morphik の検索は他のプロバイダーと比較してどうですか？

彼らの主張によると、Morphik の検索は、デプロイがより速く、より安価でありながら、一貫して他のプロバイダーよりも優れています。特に、複雑な図、回路図、およびデータシートに対する完璧な検索機能を備えた、技術的およびドメイン固有の検索に優れています。

Morphik はどのような種類のドキュメントを処理できますか？

Morphik は、研究論文、レポート、会社文書、複雑な図、回路図、データシートなど、さまざまな種類のドキュメントを処理できます。ネイティブ形式で知識を取り込み、直接ページ埋め込みを通じてコンテキストを維持します。

Morphik

WebsiteFree TrialAI Data Mining AI SQL Assistant

Morphikは、高度な検索およびナレッジグラフ機能を使用して、マルチモーダルデータ（テキスト、画像、PDF、ビデオ）を処理することにより、高速で汎用性の高いAIアプリケーションを可能にする、オープンソースのAIネイティブデータベースおよびRAGシステムです。

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https://www.morphik.ai/?ref=aipure&utm_source=aipure

概要
分析
動画
代替案

製品情報

更新日:2025年05月27日

Morphik の月間トラフィック傾向

Morphikは先月6.5kのアクセスを記録し、Infinity%の大幅な成長を示しました。分析によると、このトレンドはAIツール分野の一般的な市場動向と一致しています。

過去のトラフィックを表示

Morphikとは

Morphikは、元々DataBridge Coreとして知られていた、AIアプリケーション専用に設計された強力なオープンソースデータベースです。プライベートナレッジベース上にAIアプリケーションを構築しようとしている組織にとって、包括的なソリューションとして機能します。このプラットフォームは、非構造化およびマルチモーダルドキュメントの処理に優れており、開発者に複雑な技術ドキュメント、図、回路図、データシートなど、さまざまなタイプのコンテンツを取り込み、検索、変換、管理するためのツールを提供します。ホスト型とセルフホスト型の両方のオプションが利用可能なMorphikは、エンタープライズグレードの機能を提供しながら、オープンソースの性質を維持しています。

Morphikの主な機能

Morphikは、プライベートナレッジベース上でAIアプリケーションを構築するために設計された、オープンソースのAIネイティブデータベースおよびRAG（Retrieval Augmented Generation）システムです。テキスト、画像、PDF、ビデオなど、マルチモーダルデータの処理に特化しており、視覚コンテンツの理解とナレッジグラフの生成に高度な機能を備えています。このシステムは、フォルダースコープ、ユーザー権限、GPUアクセラレーションなどのエンタープライズグレードの機能を提供し、数百万のドキュメントがあっても高速な検索時間を維持します。

マルチモーダルドキュメント処理: OCRのみに頼らず、テキストと画像の両方を含むページ全体を直接埋め込むことで、複雑な図、回路図、視覚コンテンツのより良い理解を可能にします。

永続的なKVキャッシュ: ドキュメントを一度処理し、LLMの内部状態を将来の使用のためにフリーズさせることで、計算コストを大幅に削減し、モデルの応答を高速化します。

インテリジェントリサーチエージェント: 複数のツールをチェーンし、ドキュメントを分析し、ナレッジグラフをトラバースして、特定の情報を見つけたり、複雑なクエリに答えたりできる自律エージェントです。

エンタープライズグレードのセキュリティ: 安全なデータ編成とアクセス制御のための組み込みのフォルダースコープ、ユーザー管理、およびきめ細かい権限。

Morphikのユースケース

技術ドキュメント検索: エンジニアや研究者が、図や回路図を含む複雑な技術ドキュメントから関連情報を迅速に見つけられるようにします。

研究論文分析: ナレッジワーカーが大量の研究論文やレポートを分析し、洞察を抽出するのを支援し、研究時間を70％短縮します。

エンタープライズナレッジマネジメント: 組織が内部ドキュメントやナレッジベースから情報を管理および検索するための安全でスケーラブルなソリューションを提供します。

メリット

活発なコミュニティサポートを備えたオープンソース

技術的およびドメイン固有の検索における優れたパフォーマンス

包括的なマルチモーダル理解機能

組み込みのセキュリティ機能を備えたエンタープライズ対応

デメリット

特定の機能はオープンソースバージョンでは利用できません

pgvector拡張機能付きのPostgreSQLが必要です

Python 3.12の互換性に限定されます

Morphikの使い方

前提条件のインストール: macOSでHomebrewを使用してPostgreSQLとpgvectorをインストールします。\'morphik\'という名前のデータベースと、\'postgres\'という名前のスーパーユーザーを作成します。venv、uv、またはpoetryを使用して仮想環境をセットアップし、依存関係を管理します。

サーバーのセットアップ: スタートガイドに従って、Morphikサーバーを実行します。morphik-coreリポジトリルートのmorphik.tomlファイルの[api]セクションを確認して、サーバーが実行されていることを確認します。http://localhost:8000/docsでドキュメントにアクセスします。

UIコンポーネントのインストール: NVM、Node.js LTSバージョンをインストールし、npmを更新します。\'npm run dev\'を実行して、UIサーバーを起動します。http://localhost:3000でUIにアクセスします。

環境の構成: シークレットとAPIキーの環境変数を設定します。morphik.tomlファイルでモデルを構成します。メモリ制約については、Dockerのメモリ割り当てを増やすか、より小さなモデルを使用するか、OpenAI APIに切り替えます。

データの取り込み: ドキュメント（テキスト、PDF、画像、ビデオ）をMorphikにインポートします。システムは、図やビジュアルからのコンテキストを保持しながら、コンテンツを自動的に処理して埋め込みます。

ナレッジグラフの作成（オプション）: ドキュメントコレクションを確認し、関係認識検索のドメインを特定します。エンティティ抽出と解決にはEntityResolverクラスを使用します。例を使用してエンティティ認識をカスタマイズします。

MCP統合のセットアップ（オプション）: @morphik/mcpパッケージをインストールして、ClaudeなどのAIアシスタントがMorphikナレッジベースにアクセスできるようにします。環境内でMCPサーバーを構成します。

システムの使用: UI、SDK、またはREST APIを介してデータをクエリします。マルチモーダル検索、メタデータ抽出、および高速応答のためのキャッシュ拡張生成などの機能を利用します。

Morphikのよくある質問

Morphik は、プライベートナレッジ上で AI アプリケーションを構築するためのオープンソースのマルチモーダル RAG (Retrieval Augmented Generation) プラットフォームです。ユーザーは、非構造化およびマルチモーダルなドキュメントを取り込み、検索、変換、管理できます。