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RAG検索結果並び替え。Cohere Rerank 3.5(100言語・5x高速)・Voyage rerank-2.5・Jina Reranker v2・BGE reranker v2-m3・Qwen3-Reranker-4B・ColBERT v2・Cohere Rerank 3.5 Lite・LLM Rerank(LlamaIndex)・MMR(Maximum Marginal Relevance)・Cross-Encoder vs Bi-Encoder・Hybrid(BM25+Dense) + Rerank 3段構成、2026年RAG品質改善必須。
2024年4月Lovable公開(旧GPT Engineer)。Pro 欧州Mainstream Full-Stack AI Coding Top + Pro Sweden発祥 + Pro Anton Osika Pro CEO主導 + Pro Supabase統合 + Pro $20-$200 Subscription + Pro $17M Series A + Pro $200M ARR Pro Famous + 2024-11 Pro Lovable 2.0 + 2025-Pro Mobile + 累計2024-2025年Heritage。
Jerry Liu 2022年発表の LLM RAG 特化フレームワーク。Python + JS・MIT・35K+ stars・「データ重視 RAG 主流」.
LLM応用RAG/Agentsフレームワーク。LlamaIndex 0.13(2026年Q1)・LlamaParse(PDF/Excel/PPT高精度解析)・Workflows 1.0・Property Graph Index・LlamaCloud managed Index・400+ Data Connectors・LangChain競合、2026年Enterprise RAG案件で多用される。
llama.cpp b4400+詳細パラメータ。-ngl/--n-gpu-layers (GPU offload数・-1=ALL)・-t/--threads・-c/--ctx-size (Context)・-fa/--flash-attn・-ctk/-ctv (KV Cache type f16/q8_0/q4_0)・--rope-scaling-yarn・--mlock・--mmap=false・--no-mmap・llama-server (HTTP API)・llama-bench・llama-cli・GGUF Quantization Q4_K_M/Q5_K_M/Q6_K・--split-mode row/layer、2026年Multi-GPU NVLink分散主流。
ローカルLLM推論サーバー。llama.cpp(Georgi Gerganov・C++・CPU+GPU CUDA/Metal/Vulkan)・GGUF format(軽量・量子化Q4_K_M推奨)・llama-server(OpenAI互換API)・Ollama(llama.cpp wrapper・Model Hub)・LM Studio(GUI)・llamafile(単一バイナリ)・llama-swap(自動切替)・Text Generation Web UI・KoboldCpp・vLLM(Python・高速)・SGLang・Aphrodite Engine・2026年M4 Max+Ollama定着。
2024年LlamaIndex公開LlamaParse。Pro 業界Pro Mainstream LlamaIndex統合Doc Parser + Pro 米国San Francisco LlamaIndex + Pro 2022-LlamaIndex設立Jerry Liu + Pro PDF→Markdown + Pro Table認識 + Pro $0.003/page + Pro Premium Mode + 累計2022-2026年4年Heritage継承代表機。
Meta が 2025 年 4 月に公開した次世代オープンソース LLM シリーズ。Llama 3 の後継として、マルチモーダル対応、より長いコンテキスト、MoE アーキテクチャを採用し、オープンモデルの最高水準を目指す。
2024年Runway公開Act-One Performance Capture+Gen-3 Alpha統合。Pro 業界Pro Mainstream Performance Capture+Gen-3 Alpha統合先駆 + Pro 米国NY Runway + Pro 2018-Runway設立 + Pro Driving Video → Character Performance + Pro 720p 10s + Pro Gen-3 Alpha + Pro $15-95/月 + 累計2018-2026年8年Heritage継承代表機。
2024年6月17日Runway公開Gen-3 Alpha。Pro Runway系譜3代目 + Pro 業界Pro Mainstream Multi-Modal Video Editing AI Top + Pro 10秒動画生成 + Pro 720p Resolution + Pro Image-to-Video + Pro Text-to-Video + Pro Director Mode + Pro 2025-03-31 Runway Gen-4後継 + 累計Heritage。
Harrison Chase 2022年発表の LLM アプリ開発フレームワーク。Python + JS・MIT・「LLM アプリ開発業界主流」.
LLMアプリ開発OSS(2022-)。LangChain 1.0(2025年Q4 stable)・LangGraph 0.3(Agent Workflow)・LangSmith(観測)・LangServe・LangChain.js・Python/JS両対応、tool/tool_calling・runnable・prompt template・OpenAI/Anthropic/Gemini/Bedrock 100+LLM統合、2026年LLMOps標準。
RAG/Agent Framework。LangChain 0.3(Python/TypeScript・2024年10月・Runnable API・LangGraph統合)・LangSmith(tracing・observability)・LangGraph(stateful agent・Cyclic workflow)・LlamaIndex 0.11(RAG特化・Data indexing・Agent workflows)・Haystack 2.0(deepset)・DSPy(Stanford・prompt optimization)・Semantic Kernel(Microsoft)・Flowise(low-code)・Langflow(OSS)・CrewAI/Autogen との役割分担、2026年 LangGraph+Claude Agent SDK主流化。
LLMアプリ開発フレームワーク。LangChain 0.3(Python/JS)・LangGraph(グラフベースエージェント)・LangSmith(トレース)・LlamaIndex(RAG特化)・DSPy(Stanford・プロンプト最適化)・Haystack(Deepset)・Pydantic AI・Instructor(構造化出力)・Autogen(Microsoft Multi-agent)・CrewAI・Semantic Kernel(MS)・Griptape・Rivet(GUI)対応、2026年エージェント+RAG本格運用基盤。
LLMエージェント構築FW。LangChain 0.3(Python/JS)・LangGraph 0.3(状態機械)・LangSmith(trace/eval)・LangGraph Platform・CrewAI・AutoGen(MS)・DSPy(Stanford)・LlamaIndex 0.11・Haystack 2.8・OpenAI Swarm/Agents SDK・Anthropic Agent SDK、2026年LLM Agent開発の二大framework+MCP統合。
2024年LangChain公開LangMem。Pro 業界Pro Mainstream LangChain統合Memory SDK + Pro 米国SF LangChain + Pro 2022-LangChain設立Harrison Chase + Pro LangChain/LangGraph統合 + Pro Persistent Memory + Pro Semantic/Episodic/Procedural Memory + Pro $0.001/op + 累計2022-2026年4年Heritage継承代表機。
Language Modelは、人工知能・機械学習分野における重要な概念・技術です。
2023年LanceDB公開LanceDB。Pro 業界Pro Mainstream Multimodal Vector DB Top + Pro 米国SF LanceDB + Pro Lance Format Pro Famous + Pro Apache 2.0 + Pro Rust実装 + Pro S3対応 + Pro Embedded + Server両対応 + Pro $11M Series A + 累計2022-2026年4年Heritage継承代表機。
Random Forestは、人工知能・機械学習分野における重要な概念・技術です。
リアルタイム音声対話AI。OpenAI GPT-4o Realtime/Google Gemini Live/Anthropic Voice。レイテンシ300-500ms、自然な会話実現。