neuml/txtai

これは何？

主な機能

• 01デンスおよびスパースインデックスにSQL、グラフ分析、トピックモデリングを組み合わせたベクトル検索
• 02テキスト、ドキュメント、音声、画像、動画の埋め込み
• 03LLMプロンプト、質問応答、要約、文字起こし、翻訳用のパイプライン
• 04パイプラインを連結してマイクロサービスやマルチモデルアプリケーションを構築するワークフロー
• 05Hugging Face、llama.cpp、LiteLLM対応モデルを利用する、smolagents上に構築されたエージェント
• 06JavaScript、Java、Rust、Go向けのバインディングを備えたWeb APIおよびModel Context Protocol（MCP）サーバー

ユースケース

• ドキュメント、画像、QAデータベースを対象とするセマンティック検索の構築
• 独自データと対話するための検索拡張生成の実装
• 埋め込みやパイプラインをツールとして使う自律エージェントの作成
• 要約、文字起こし、翻訳モデルを連結した単一ワークフローの構築

クイックスタート

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   pipでtxtaiをインストールします（READMEにリンクされているインストールガイドを参照してください）

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   sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2などの埋め込みモデルのパスを指定したapp.yml設定ファイルを作成します

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   設定ファイルを指定してtxtai APIサーバーを起動します

   CONFIG=app.yml uvicorn "txtai.api:app"

使う前に知っておきたいこと

• !Python 3.11以降が必要です。
• !Hugging Face TransformersやSentence Transformersなど、依存関係の重い機械学習ライブラリを基盤としています。

収録されている特集

トピック

よくある質問

txtai とは？

埋め込みデータベースを基盤に、セマンティック検索、RAG、LLMオーケストレーション、言語モデルのワークフローを実現するオールインワンのPython AIフレームワーク。 txtaiは、埋め込みデータベースを中心に構築されたPythonフレームワークで、ベクトルインデックス（スパースおよびデンス）、グラフネットワーク、リレーショナルデータベースを組み合わせます。セマンティック検索や、検索拡張生成（RAG）や自律エージェントなどの大規模言語モデルアプリケーション向けの知識ソースとして利用できます。

txtai は無料で使えますか？ライセンスは？

txtai は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

txtai は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。txtai の最終コミットは 2026年11月6日 です。

txtai は何に使えますか？

ドキュメント、画像、QAデータベースを対象とするセマンティック検索の構築 独自データと対話するための検索拡張生成の実装 埋め込みやパイプラインをツールとして使う自律エージェントの作成 要約、文字起こし、翻訳モデルを連結した単一ワークフローの構築

txtai のインストール方法は？

pipでtxtaiをインストールします（READMEにリンクされているインストールガイドを参照してください） sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2などの埋め込みモデルのパスを指定したapp.yml設定ファイルを作成します 設定ファイルを指定してtxtai APIサーバーを起動します: CONFIG=app.yml uvicorn "txtai.api:app"

txtai はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/neuml/txtai