検索品質は、ほとんどのチュートリアルが比較して見せない選択で決まります。このプレイグラウンドは同じ質問と同じコーパスに対して複数の戦略を走らせるので、違いは主張ではなく目に見える形で現れます。

1つのインターフェースで、さまざまな種類のデータに対する検索戦略を比較するプレイグラウンドです。テキストモードはtxt、md、jsonを索引化し、同じ質問に対して4つの戦略を走らせます。ベースラインのベクトル検索、BM25とベクトルのハイブリッド融合、small-to-bigの文ウィンドウ、LLMルーターです。各回答は自分が検索したパッセージと類似度スコアを保持します。

ほかのモードは構造化データ、マルチモーダルPDF、画像、動画を扱います。CSVの質問はpandasコードに変換されて実行され、グラフになります。PDFはPyMuPDFまたはMinerUで解析され、テキストと図表の統合検索から回答します。画像検索はテキストto画像と画像to画像を同じ埋め込み空間で実行します。MP4はTwelveLabsで索引化され、一致する区間を検索し、タイムスタンプ付きの回答として分析されます。

LlamaIndexとFastAPI、Reactのフロントエンドで構築されており、バックエンドは設定エンドポイントでどのキーが存在するかを報告します。ホスト型サービスがない場合は偽のデータを返さず、明確なエラーで縮退します。Milvusが必要なのはPDFエージェントモードだけで、ほかのモードは状態をメモリに保持します。

読むべきは比較のための仕組みそのものと、マルチモーダルの経路です。CSVからpandasコードへ、PDFからテキストと図表の統合検索へ、同じ埋め込み空間での画像to画像検索、区間単位で索引化される動画。各モードはプロバイダのキーがないときに正直に失敗し、それ自体が1つの教訓になります。