Ragie : synchronisation automatique des données des utilisateurs et service RAG entièrement géré pour les développeurs

Introduction générale

Ragie.ai est une plateforme de services RAG (Retrieval-Augmented Generation) entièrement gérée et conçue pour les développeurs. Avec Ragie.ai, les développeurs peuvent facilement connecter les applications aux données des utilisateurs pour une synchronisation automatique et une récupération efficace en utilisant des outils d'intégration prédéfinis tels que Google Drive, Gmail, Notion, etc. Ragie.ai offre des fonctionnalités avancées telles que le réordonnancement LLM, l'indexation digest, l'extraction d'entités et la recherche hybride pour s'assurer que les applications fournissent toujours les informations les plus exactes et les plus pertinentes. Ragie.ai offre des fonctionnalités avancées telles que le réordonnancement LLM, l'indexation digest, l'extraction d'entités et la recherche hybride, garantissant que les applications fournissent toujours les informations les plus précises et les plus pertinentes. Ses API et SDK faciles à utiliser permettent aux développeurs de démarrer en quelques minutes, ce qui accélère considérablement le processus de développement des applications.

Liste des fonctions

• intégration des donnéesRagie Connect : connectez les applications aux données des utilisateurs via Ragie Connect, en prenant en charge Google Drive, Gmail, Notion et bien d'autres sources de données.
• synchronisation automatique: Garder RAG Les mises à jour en temps réel du pipeline garantissent que l'application fournit des informations précises et fiables.
• Réorganisation du LLMLe programme d'éducation et de formation tout au long de la vie : réorganisation et traitement des données à l'aide de la dernière technologie multilingue de l'apprentissage tout au long de la vie.
• Index des résumésLes données sont automatiquement générées sous forme d'un index sommaire pour une recherche rapide.
• Extraction physique: Extraire les entités clés des données afin d'améliorer la précision de la recherche.
• Recherche hybrideLe système de recherche sémantique : il combine la recherche sémantique et la recherche par mot-clé afin de fournir les résultats de recherche les plus pertinents.
• API et SDK faciles à utiliserRationaliser le processus de développement et intégrer rapidement les fonctionnalités de Ragie.

Utiliser l'aide

Installation et configuration

Ragie.ai ne nécessite pas d'installation traditionnelle, mais requiert une configuration simple pour démarrer :

1. Créer un compte :
   • Visitez le site web de Ragie.ai et cliquez sur le bouton "S'inscrire".
   • Remplissez les informations personnelles ou d'entreprise nécessaires à la création d'un compte.
2. Obtenir la clé de l'API :
   • Une fois connecté, naviguez vers le panneau de contrôle et localisez la section "Clés API".
   • Générez ou visualisez votre clé API, qui est essentielle pour interagir avec le service Ragie.
3. Se connecter à la source de données :
   • À l'aide de la fonction Ragie Connect, sélectionnez la source de données à laquelle vous souhaitez vous connecter (par exemple, Google Drive).
   • Suivez les invites d'autorisation, ce qui implique généralement de se connecter au service de la source de données et d'accepter les droits d'accès aux données.

Utilisation des fonctionnalités de Ragie

L'ingestion de données :

• Téléchargez des documents via l'API ou connectez-vous directement aux sources de données configurées.
• Exemple de code (utilisant le SDK Python) :

  from ragie import RagieClient
  client = RagieClient(api_key='your_api_key')
  client.upload_document('path_to_doc.pdf')
  

Demande de renseignements et récupération :

• Recherche sémantique à l'aide de l'API de récupération de Ragie :

  results = client.retrieve(query='查找关于机器学习的文档')
  for chunk in results:
  print(chunk.content)
  

• Vous pouvez modifier les paramètres de la requête pour optimiser les résultats, par exemple en définissant rerank=True pour améliorer la pertinence de votre recherche.

Développer des applications d'IA :

• Avec le SDK de Ragie, les développeurs peuvent facilement injecter les informations récupérées dans les signaux du modèle d'IA afin de générer des réponses plus précises.
• Par exemple, dans un projet de chatbot, le contexte récupéré peut être utilisé de cette manière :

  context = client.retrieve(query=user_message)
  response = your_llm_model.generate_response(prompt=f"根据以下信息回答：{context}", user_message)
  

Fonctionnalités avancées Utilisation :

• Résumé du document : pour un grand nombre de documents, vous pouvez utiliser la fonction de résumé du document pour accéder rapidement au contenu principal.

  summary = client.summarize_document(document_id)
  print(summary)
  

• Extraction d'entités : extraction d'informations structurées à partir d'un texte, par exemple des noms de personnes, de lieux, etc.

  entities = client.extract_entities('文档文本内容')
  print(entities)
  

meilleures pratiques

• Optimiser les appels à l'APILes données doivent être traitées par lots afin de réduire le nombre d'appels à l'API et d'accroître l'efficacité.
• la sécurité des donnéesLes clés d'API doivent être gérées de manière sécurisée afin d'éviter leur divulgation.
• Suivi des performancesLes services d'aide à l'enfance : Vérifier périodiquement le temps de réponse et la précision de Ragie et ajuster les requêtes ou les configurations en fonction des besoins.

Grâce à ces étapes et suggestions, vous pouvez tirer pleinement parti des puissantes fonctionnalités offertes par Ragie.ai pour améliorer l'efficacité et l'efficience de votre développement d'applications d'IA.