GroundX: Aufbau einer RAG (Retrieval Augmentation) API auf der Grundlage echter, illusionsfreier Daten

Allgemeine Einführung

GroundX ist eine Komplettlösung für den Aufbau von LLM-Anwendungen (Large Language Model) auf der Basis von realen Daten, die für den Aufbau einer vollständigen Service-Suite für RAG-Anwendungen konzipiert wurde. Sie löst das Phantom-Problem, das traditionelle Vektordatenbanken beim Umgang mit komplexen Dokumenten durch dynamisches Chunking und Kontexterzeugung verursachen. Sie hilft Entwicklern beim Parsen, Bereinigen, Einführen und Speichern von Daten, bei der Verbindung mit Datenspeicherpunkten, bei der automatischen Erzeugung von Metadaten und vielem mehr.

GroundX bietet leistungsstarke Such- und Abfragemöglichkeiten mit einem fortschrittlichen Such- und Sortiersystem, um schwer zu findende Inhalte in der Wissensdatenbank zu finden. Die Hauptverpflichtung besteht darin, verschlüsselten Cloud-Speicher zu verwenden, um die Daten der Nutzer im Ruhezustand und bei der Übertragung zu schützen. Mit bis zu 12 Millionen API-Aufrufen können Daten sehr schnell verarbeitet werden, was die Lösung ideal für kleinere Unternehmen macht, die Segmentierungsmodelle mit komplexen Dokumenten erstellen.GroundX unterteilt Dokumente mit Hilfe der dynamischen Chunking-Technologie in kohärente Teile und generiert automatisch den erforderlichen Kontext, damit Deep-Learning-Modelle den Sinn der Daten erkennen können.

Funktionsliste

• Dynamisches Chunking und KontexterstellungAutomatisches Chunchen von Inhalten und Erzeugen von Kontext, um LLM zu helfen, die Daten zu verstehen.
• Proprietäre Suche und RankingHochwertige Suchergebnisse durch eigene Such- und Ranking-Algorithmen.
• Unterstützung von Daten in mehreren FormatenUnterstützt Cloud-Speicher und lokale Dateien für mehrere Datenformate.
• DatensicherheitDaten werden im Ruhezustand und während der Übertragung verschlüsselt, um die Datensicherheit zu gewährleisten.
• Erstellung einer vollständigen RAG-AnwendungBietet eine Lösung aus einer Hand, von der Datenanalyse, -bereinigung und -speicherung bis zum Abruf.
• Bewertung der SuchergebnisseRückgabe proprietärer Scores für jede Suche, die eine hohe Qualität der Ergebnisse für die LLM-Generierung gewährleisten.

Hilfe verwenden

Installation und Konfiguration

1. ein Konto registrierenBesuchen Sie die GroundX-Website und registrieren Sie ein neues Konto.
2. SDK herunterladenLoggen Sie sich ein und laden Sie das SDK für Ihre Entwicklungsumgebung herunter.
3. Installieren des SDKBefolgen Sie die Anweisungen im heruntergeladenen SDK-Paket, um es zu installieren.
4. Konfigurieren des API-SchlüsselsKonfigurieren Sie den von GroundX erhaltenen API-Schlüssel in Ihrer Entwicklungsumgebung.

Datenverarbeitung

1. Hochladen von DatenLaden Sie Ihre Dokumente in den Cloud-Speicher von GroundX oder über die API-Schnittstelle hoch.
2. Daten-ParsingParsen: Verwenden Sie die von GroundX bereitgestellten Parsing-Tools, um das Dokument zu parsen und ein für die LLM-Verarbeitung geeignetes Format zu erzeugen.
3. Dynamisches ChunkingGroundX gliedert automatisch den Inhalt von Dokumenten und generiert kontextbezogene Informationen.

Suche und Abruf

1. Aufbau eines IndexErstellen von Dokumentenindizes mit der API von GroundX, um eine schnelle Suche zu gewährleisten.
2. Eine Suche durchführenSenden Sie Suchanfragen über die API, um hochwertige Suchergebnisse zu erhalten.
3. Bewertung der ErgebnisseJede Suche liefert Ergebnisse mit einer eigenen Bewertung, die Ihnen hilft, hochwertige Inhalte herauszufiltern.

Sicherheit und Datenschutz

1. DatenverschlüsselungAlle hochgeladenen Daten werden im Ruhezustand und während der Übertragung verschlüsselt.
2. ZugangskontrolleStrenge Zugriffskontrollrichtlinien, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer auf die Daten zugreifen können.
3. Log AuditAktivieren Sie die Log-Auditing-Funktion, um alle Datenzugriffe und das Betriebsverhalten aufzuzeichnen.

Beispielcode (Rechnen)

importieren groundx
# Initialisieren des Clients
client = groundx.Client(api_key='YOUR_API_KEY')
# Dokument hochladen
client.upload_document('pfad/zu/ihr/document.pdf')
# Dokument suchen
results = client.search('Ihre Suchanfrage')
# Ergebnisse drucken
for result in results.
print(result)

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