GroundX：构建基于真实、无幻觉数据的 RAG（检索增强） API

综合介绍

GroundX是一款专为构建基于真实数据的LLM（大语言模型）应用而设计的全栈解决方案，专为构建RAG应用的全套服务。它通过动态分块和上下文生成，解决了传统向量数据库在处理复杂文档时产生的幻觉问题，帮助开发者解析、清洗、引入和存储数据，连接到数据存储点，自动生成元数据等。

GroundX提供了强大的搜索和检索功能，采用先进的搜索和排序系统，能够找到知识库中难以寻找的内容。其主要承诺采用加密的云存储，以保证用户的数据在休息和传输过程中的安全。此外，其具有高达1200万的API调用量，处理数据的速度非常快，是小型公司构建具有复杂文档的细分模型的理想选择。GroundX通过动态分块技术，将文档划分为连贯的块，并自动生成所需的上下文，以帮助深度学习模型理解数据。

功能列表

• 动态分块与上下文生成：自动将内容分块并生成上下文，帮助LLM理解数据。
• 专有搜索与排名：通过专有的搜索和排名算法，提供高质量的检索结果。
• 多格式数据支持：支持云存储和本地文件，适用于多种数据格式。
• 数据安全：数据在静态和传输过程中均加密，确保数据安全。
• 全栈RAG应用构建：提供从数据解析、清洗、存储到检索的一站式解决方案。
• 检索结果评分：为每次检索返回专有评分，确保高质量结果用于LLM生成。

使用帮助

安装与配置

1. 注册账户：访问GroundX官网，注册一个新账户。
2. 下载SDK：登录后，下载适用于您开发环境的SDK。
3. 安装SDK：根据下载的SDK包内的说明进行安装。
4. 配置API密钥：在您的开发环境中配置从GroundX获取的API密钥。

数据处理

1. 数据上传：将您的文档上传到GroundX的云存储或通过API接口上传。
2. 数据解析：使用GroundX提供的解析工具对文档进行解析，生成适合LLM处理的格式。
3. 动态分块：GroundX会自动将文档内容分块，并生成上下文信息。

搜索与检索

1. 构建索引：使用GroundX的API构建文档索引，确保快速检索。
2. 执行搜索：通过API发送搜索请求，获取高质量的检索结果。
3. 结果评分：每次检索返回的结果会附带专有评分，帮助您筛选高质量内容。

安全与隐私

1. 数据加密：所有上传的数据在静态和传输过程中均会被加密。
2. 访问控制：设置严格的访问控制策略，确保只有授权用户可以访问数据。
3. 日志审计：启用日志审计功能，记录所有数据访问和操作行为。

示例代码

import groundx
# 初始化客户端
client = groundx.Client(api_key='YOUR_API_KEY')
# 上传文档
client.upload_document('path/to/your/document.pdf')
# 搜索文档
results = client.search('your search query')
# 打印结果
for result in results:
print(result)

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