Treg免疫細胞系譜を例に、RAPTORアルゴリズムを実装したGPU加速対応のRAG(Retrieval-Augmented Generation)システムです。実際に、5ノードから14ノードを実現しました。
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Updated
Nov 2, 2025 - Python
Treg免疫細胞系譜を例に、RAPTORアルゴリズムを実装したGPU加速対応のRAG(Retrieval-Augmented Generation)システムです。実際に、5ノードから14ノードを実現しました。
An advanced RAG (Retrieval-Augmented Generation) system using RAPTOR algorithm to hierarchically organize and retrieve lessons from the 2011 Great East Japan Earthquake and Tsunami for educational purposes.
Cancer-RAPTOR : GPU-accelerated hierarchical search system for cancer medical information
Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems with Agentic capabilities, featuring multi-strategy search, confidence evaluation, and autonomous process control.
Gemma3 RAG benchmark system for Japanese river/dam/erosion control technical standards.
🌳 Open-source RAPTOR: Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval - Complete open-source implementation with 100% local LLMs (Granite Code 8B + mxbai-embed-large)
建設の技術基準に関する質問の専門性粒度(細かい/粗い)を96%正確に自動判定し、最適なRAGシステム(ColBERT/Naive)を選択する実用的なAgentic RAGシステムのMVPです。2025年11月に公開された河川砂防ダムの技術基準を対象に4つのRAGシステムを構築し、専門性の粒度が異なる200問の質問に対して、精度と速度を比較した。
Multimodal RAPTOR for Disaster Documents using ColVBERT & BLIP. Hierarchical retrieval system over 46 tsunami-related PDFs (2378 pages), combining BLIP-based image captioning, ColVBERT embeddings, and GPT-OSS-20b long-context summarization. Optimized for fast multimodal tree construction and disaster knowledge preservation.
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