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AI#RAG#GraphRAG#LlamaIndex#TiDB#Next.js
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// 概要

AutoFlow は TiDB Vector、LlamaIndex、および DSPy 上に構築されたグラフ RAG 技術を活用するオープンソースのナレッジベースツールです。このプラットフォームは、高度な組み込みウェブクローラーによって駆動される Perplexity スタイルの対話型検索エクスペリエンスを提供します。ユーザーはシンプルな JavaScript スニペットを使用して、カスタマイズ可能な検索ウィジェットを自身のウェブサイトに統合することも可能です。

// 技術解説

AutoFlow は、 TiDB Vector 、 LlamaIndex 、および DSPy を活用して GraphRAG を実装するために設計されたオープンソースのナレッジベースツールです。高度な Web クローリングと構造化されたナレッジグラフ検索を統合することで、インテリジェントでコンテキストを認識する検索インターフェースを構築するという課題を解決します。このプロジェクトは、堅牢なデータベースストレージと最新のフロントエンドフレームワークを組み合わせたモジュール式アーキテクチャを優先していますが、よりアクセスしやすい Python パッケージエコシステムへの移行段階にあり、まだ初期の開発段階です。

// 主要ハイライト

01
GraphRAG 技術を実装し、標準的な RAG と比較してより正確でコンテキストを認識したナレッジ検索を提供します。
02
組み込みの Web サイトクローラーを備えており、 sitemap をスクレイピングして公式ドキュメントでナレッジベースを最新の状態に保ちます。
03
Perplexity スタイルの会話型検索インターフェースを提供し、ユーザーの対話と情報発見を強化します。
04
埋め込み可能な JavaScript スニペットを提供し、開発者が任意の Web サイトに会話型検索ウィジェットを簡単に追加できるようにします。
05
TiDB をチャット履歴、ベクトル埋め込み、 JSON データ、および分析のための統合ストレージソリューションとして利用します。
06
DSPy を統合し、従来のプロンプトエンジニアリングを超えて、基盤モデルのプログラムによる制御を可能にします。

// ユースケース

01
自動化されたサイトマップ URL スクレイピングによる Perplexity スタイルの対話型検索
02
外部サイトで製品関連のクエリに即座に応答するための埋め込み可能な JavaScript ウィジェット
03
グラフ RAG と TiDB を使用したチャット履歴およびベクトルデータ保存によるナレッジベース管理

// クイックスタート

AutoFlow の利用を開始するには、 Docker Compose を使用してアプリケーションをデプロイできます。これには少なくとも 4 CPU コアと 8GB の RAM を搭載したシステムが必要です。詳細なデプロイ手順は、プロジェクトの公式ドキュメントで確認できます。また、 tidb.ai でライブデモを試して、会話型検索機能を実際に体験することも可能です。