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開発に使うツール

QuicKB

文書検索に用いる知識ベースをファインチューニングによって最適化する開発者向けツールです

QuicKBとは

QuicKBは、検索拡張生成(RAG)などで利用する文書検索の改善を目的としたPython製の開発ツールです。埋め込みモデルやSentence Transformersを扱い、合成データセットの生成とファインチューニングを通じて、知識ベースから関連文書を取り出す仕組みの最適化に活用できます。業務担当者が単体で利用する完成済みの業務アプリではなく、開発者が文書検索システムやRAGを構築・改善する際に使う位置付けです。

要点: 文書検索に用いる知識ベースをファインチューニングによって最適化する開発者向けツールです

主な用途

  • 社内文書を対象とするRAGの検索精度改善
  • 特定の知識ベースに合わせた埋め込みモデルのファインチューニング
  • 文書検索モデルの学習に用いる合成データセットの生成
  • Sentence Transformersを利用した検索処理の最適化検討程序
  • 問い合わせ対応や社内検索システムに組み込む検索基盤の開発

QuicKBを使ったシステム開発

QuicKBは、そのまま納品する完成品ではなく、システムを作るための道具です。QuicKBを組み込んだ自社向けの仕組みを、AIエージェントと対話しながら実装します。要件を伺ってから最短1営業日で動くデモをお出しし、触って確認いただいてから発注を判断できます。完成後はソースコードごとお渡しします。

QuicKBを使った開発を相談

QuicKBの日本語対応(実測)

QuicKBのリポジトリに日本語ロケールのファイルは見つかりませんでした。日本語で運用するには日本語化から着手する必要があります。

GitHubの公開ファイル一覧から、日本語ロケールに当たるファイルを数えた結果です。配布用にまとめたビルド成果物は除いています。調査日時点の内容で、翻訳の網羅率や品質までは示しません。

QuicKBの基本情報

ライセンスMIT
主な言語Python
GitHubスター186(AI開発基盤カテゴリ 404件中 215位)
初回公開2025年1月
最終更新2025年11月
日本語ロケール日本語ファイルなし(0ファイル)

QuicKBを使った開発のよくある質問

QuicKBだけで社内文書検索を利用できますか?

完成した業務アプリではないため、業務担当者がそのまま使う製品ではありません。文書検索システムやRAGへ組み込むための開発作業が必要です。

どのような課題に向いていますか?

既存の埋め込みモデルでは自社の知識ベースから適切な文書を検索しにくく、対象文書に合わせて検索処理を最適化したい場合に向いています。

合成データセットは何に使いますか?

知識ベースに適した検索モデルをファインチューニングするための学習データとして利用します。

利用にはどのような技術知識が必要ですか?

Pythonに加え、埋め込みモデル、ファインチューニング、文書検索、RAGに関する開発知識が求められます。

QuicKBを使って何が作れますか?

QuicKBの標準機能を土台に、自社データとの連携、画面、自動処理、通知などを組み合わせた仕組みを作れます。用途を伺えば、実現できる範囲と進め方を具体的にお伝えします。

QuicKBを使った開発を依頼できますか?

可能です。要件と稼働環境を確認し、最短1営業日で動くデモをお出しします。発注後はサーバー設置と稼働確認まで一つの流れで対応し、ソースコードごとお渡しします。

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