Ragie: Automatische Synchronisierung von Benutzerdaten und vollständig verwalteter RAG-Dienst für Entwickler

Allgemeine Einführung

Ragie.ai ist eine vollständig verwaltete RAG-Serviceplattform (Retrieval-Augmented Generation) für Entwickler. Mit Ragie.ai können Entwickler Apps ganz einfach mit Nutzerdaten verbinden, um diese automatisch zu synchronisieren und effizient abzurufen. Dazu werden vorgefertigte Integrationstools wie Google Drive, Gmail, Notion usw. verwendet. Ragie.ai bietet fortschrittliche Funktionen wie LLM-Neuordnung, Digest-Indizierung, Entity-Extraktion und hybride Suche, um sicherzustellen, dass Apps immer die genauesten und relevantesten Informationen liefern. Ragie.ai bietet fortschrittliche Funktionen wie LLM-Neusortierung, Digest-Indizierung, Entity-Extraktion und hybride Suche, um sicherzustellen, dass Anwendungen immer die genauesten und relevantesten Informationen liefern. Die benutzerfreundlichen APIs und SDKs ermöglichen es Entwicklern, innerhalb von Minuten loszulegen und den Prozess der Anwendungsentwicklung drastisch zu beschleunigen.

Funktionsliste

• DatenintegrationVerbinden Sie Anwendungen mit Benutzerdaten über Ragie Connect und unterstützen Sie Google Drive, Gmail, Notion und viele andere Datenquellen.
• automatische Synchronisierung: Behalten RAG Aktualisierungen der Pipeline in Echtzeit gewährleisten, dass die Anwendung genaue und zuverlässige Informationen liefert.
• LLM-NeubestellungNeuordnung und Verarbeitung von Daten mit Hilfe der neuesten mehrsprachigen LLM-Technologie.
• Abstrakter IndexEin zusammenfassender Index der Daten wird automatisch erstellt, um ein schnelles Auffinden zu ermöglichen.
• Physikalische ExtraktionExtrahieren von Schlüsselelementen aus Daten zur Verbesserung der Abrufgenauigkeit.
• Hybride SucheKombiniert semantische und stichwortartige Suche, um die relevantesten Suchergebnisse zu liefern.
• Einfach zu verwendende APIs und SDKsRationalisierung des Entwicklungsprozesses und schnelle Integration der Funktionen von Ragie.

Hilfe verwenden

Installation und Konfiguration

Ragie.ai erfordert keine traditionelle Installation, aber eine einfache Konfiguration, um loszulegen:

1. Erstellen Sie ein Konto:
   • Besuchen Sie die Website von Ragie.ai und klicken Sie auf die Schaltfläche "Registrieren".
   • Geben Sie die erforderlichen persönlichen oder Unternehmensdaten ein, um ein Konto zu erstellen.
2. Abrufen des API-Schlüssels:
   • Wenn Sie angemeldet sind, navigieren Sie zur Systemsteuerung und suchen Sie den Abschnitt "API-Schlüssel".
   • Generieren Sie Ihren API-Schlüssel, der der Schlüssel zur Interaktion mit dem Ragie-Dienst ist, oder zeigen Sie ihn an.
3. Verbinden Sie sich mit der Datenquelle:
   • Wählen Sie mit der Ragie Connect-Funktion die Datenquelle aus, mit der Sie sich verbinden möchten (z. B. Google Drive).
   • Folgen Sie den Aufforderungen zur Autorisierung, was in der Regel bedeutet, dass Sie sich beim Dienst der Datenquelle anmelden und den Datenzugriffsrechten zustimmen müssen.

Verwendung der Ragie-Funktionen

Dateneingabe:

• Laden Sie Dokumente über die API hoch oder stellen Sie eine direkte Verbindung zu konfigurierten Datenquellen her.
• Beispielcode (unter Verwendung des Python SDK):

  from ragie import RagieClient
  client = RagieClient(api_key='Ihr_api_key')
  client.upload_document('pfad_zu_doc.pdf')
  

Abfrage und Abruf:

• Semantische Suche mit der Retrieval API von Ragie:

  results = client.retrieve(query='Finde Dokumente über maschinelles Lernen')
  for chunk in results.
  print(chunk.content)
  

• Sie können die Abfrageparameter anpassen, um die Ergebnisse zu optimieren, z. B. mit rerank=True, um die Relevanz Ihrer Suche zu verbessern.

Entwicklung von KI-Anwendungen:

• Mit dem SDK von Ragie können Entwickler die abgerufenen Informationen einfach in die Hinweise des KI-Modells einfließen lassen, um genauere Antworten zu generieren.
• In einem Chatbot-Projekt kann der ermittelte Kontext zum Beispiel auf diese Weise genutzt werden:

  context = client.retrieve(query=user_message)
  response = your_llm_model.generate_response(prompt=f "Antwort basierend auf den folgenden Informationen: {context}", user_message)
  

Erweiterte Funktionen Verwendung:

• Dokumentenzusammenfassung: Bei einer großen Anzahl von Dokumenten können Sie die Funktion Dokumentenzusammenfassung verwenden, um schnell auf den Kerninhalt zuzugreifen.

  summary = client.summarise_document(document_id)
  print(zusammenfassung)
  

• Entitätsextraktion: Extraktion von strukturierten Informationen aus Text, z. B. Namen von Personen, Orten usw.

  entities = client.extract_entities('Dokumenttextinhalt')
  print(entities)
  

bestes Verfahren

• Optimierung von API-AufrufenVersuchen Sie, Daten in Stapeln zu verarbeiten, um die Anzahl der API-Aufrufe zu reduzieren und die Effizienz zu erhöhen.
• DatensicherheitSicherstellen, dass API-Schlüssel sicher gehandhabt werden, um eine Offenlegung zu vermeiden.
• LeistungsüberwachungRegelmäßige Überprüfung der Reaktionszeit und Genauigkeit von Ragie und Anpassung der Abfragen oder Konfigurationen nach Bedarf.

Mit diesen Schritten und Vorschlägen können Sie die leistungsstarken Funktionen von Ragie.ai voll ausschöpfen, um die Effizienz und Effektivität Ihrer KI-App-Entwicklung zu verbessern.