meng shao（@shao__meng）のスレッド

[オープンソースの推奨事項] CocoIndex: RAG やセマンティック検索などの AI アプリケーション向けに特別に設計された高性能なオープンソース データ ETL フレームワーク。 コアポジショニング：AI時代の「データ処理パイプライン」 AIアプリケーションを構築する際、最も困難な問題はモデル自体ではなく、データの処理方法であることが多いです。CocoIndexはこの問題を解決するために開発されました。CocoIndexは、乱雑なデータを抽出、変換、そしてAIが理解できる形式に変換するインテリジェントなデータ処理エンジンです。 主なハイライト⚡ 増分アップデート（コアキラー機能） これがCocoIndexの最大の特徴です。従来のデータ処理では、多くの場合「フルリロード」が必要になります。ファイル内の1つの文を変更するだけでも、データベース全体のインデックスを再作成する必要があり、時間とコストがかかります。 CocoIndexはきめ細かな増分更新をサポートします。変更されたデータを正確に特定し、変更された部分のみを処理します。これはExcelの数式に似ており、セルを変更すると関連する計算結果のみが更新され、残りの部分は変更されません。つまり、AIデータを非常に低い計算コストで常に「最新」に保つことができます。 🧩 ビルディングブロックのように柔軟（モジュール設計） 「レゴブロック」のようなデザインコンセプトを採用しています。すぐに使える機能を多数備えながら、カスタムロジックを自由に組み込むことができます。セグメンテーション、埋め込み、重複排除、クレンジングなど、ビジネスニーズに合わせてさまざまなモジュールを自由に組み合わせることができます。 🚀 Rustカーネル + Pythonの使いやすさ：処理速度を確保するため、基盤となるコアエンジンは高性能言語Rustで記述されています。開発者の使いやすさを考慮し、ユーザーフレンドリーなPythonインターフェースも提供しています。Python開発の効率性を高めながら、最高レベルのランタイムパフォーマンスを実現できます。 主な適用シナリオ: RAG システム: ナレッジ ベースを構築するときに、新しくアップロードされたドキュメントは自動的にベクトルに変換され、大規模なモデルでクエリできるようにデータベースに保存されます。 • セマンティック検索:「昨年度の財務報告に関連するすべての会議議事録を検索する」などの自然言語を理解できる検索システムを構築します。 • ナレッジグラフの構築: 非構造化テキストからエンティティと関係を抽出し、複雑な知識ネットワークを構築します。 プロジェクトアドレス: