NeuronCite AI検索向けのアプリ

NeuronCite: 引用文書検索のためのローカルMCPサーバー

NeuronCiteはFF TECによって、ローカルドキュメントコーパスをAIエージェント用の検索可能なライブラリに変換します。これは埋め込みを実行し、デバイス上で推論を行うため、モデルはプライベートドキュメントをクエリし、クラウド処理なしで引用されたパッセージとメタデータを返すことができ、エージェント主導の引用タスクを可能にします。このパッケージは、ローカルAPIとコマンドラインマネージャーを通じて公開されるインデックス作成、取得、および引用検証パイプラインをバンドルしています。これは、検証可能でローカルファーストのドキュメントコレクションへのアクセスが必要な研究者、LaTeX著者、開発者を対象としています。

実際にどのようなタスクに使用できますか？

サーバーはPDFとテキストのフォルダーをエージェントがクエリできるストアに変換し、自動化されたLaTeX引用解決とモデルワークフロー内でのPDFマッチングを可能にします。エージェントは標準化されたインターフェースを介してNeuronCiteを呼び出し、ソースのパッセージを取得し、ドキュメントメタデータを取得し、注釈付きの検証レポートを受け取ります。このツールセットは、引用の検索、ソースの帰属、プライベートコーパス全体でのドキュメント発見などのマルチステップエージェントタスクをサポートし、研究や自律エージェントチェーンへの情報取得の統合を助けます。

手動レビューと比較して出力はどれほど正確で検証可能ですか？

検索の質は選択した埋め込みモデルと情報取得パイプラインに依存します。NeuronCiteは、小型から大型までの8つのローカル埋め込みモデルをサポートし、HNSWベクトル検索とBM25キーワードマッチングを組み合わせて、意味的および語彙的クエリの両方で精度を向上させます。専用の6段階の引用パイプラインはLaTeXを解析し、候補PDFをマッチングし、ユーザーが証拠なしに主張を受け入れるのではなく、各提案された引用をソーステキストに対して検証できる注釈付きレポートを生成します。

技術的なセットアップが必要で、既存のワークフローに適合しますか？

デプロイにはNode.jsとPython環境が必要で、ローカルLLM機能にはOllamaがインストールされて実行されている必要があります。インデックス作成は提供されたインデックスコマンドとチャンクを使用してコマンドラインから実行され、パッセージを取得のために埋め込み、保存します；バッチ埋め込みはGPUの恩恵を受けますが、検索と取得はCPUで実行されます。NeuronCiteはMCP対応クライアントと統合され、ドキュメントとクエリがローカルハードウェアに残るようにデバイス上の処理を保持します。

ローカルで検証可能な検索が必要な技術的に能力のあるチームに適しています

NeuronCiteは、オンプレミスのエージェント駆動の文書取得と引用チェックを必要とする研究者や開発者にとって実用的な選択肢です。技術的なセットアップと初期インデックス計画が必要であるため、Node.js/Python環境や時折のモデルホスティングを管理できるチームがいる場合に採用してください。ワークフローの取得品質を検証するために、完全なコーパスをコミットする前に代表的な文書で小規模なインデックステストを実行してください。