Ragie：ユーザーデータの自動同期と開発者向け完全管理型RAGサービス

はじめに

Ragie.aiは、開発者向けに設計されたフルマネージドRAG（Retrieval-Augmented Generation）サービスプラットフォームです。Ragie.aiを利用することで、開発者はGoogle Drive、Gmail、Notionなどの事前に構築された統合ツールを使用して、自動同期と効率的な検索のためにアプリをユーザーデータに簡単に接続することができます。Ragie.aiは、アプリが常に最も正確で関連性の高い情報を提供することを保証するために、LLMリオーダリング、ダイジェストインデックス、エンティティ抽出、ハイブリッド検索などの高度な機能を提供します。Ragie.aiは、LLMリオーダリング、ダイジェストインデックス、エンティティ抽出、ハイブリッド検索などの高度な機能を提供し、アプリケーションが常に最も正確で関連性の高い情報を提供することを保証します。使いやすいAPIとSDKにより、開発者は数分で使い始めることができ、アプリケーション開発プロセスを劇的に加速します。

機能一覧

• データ統合Google Drive、Gmail、Notion、その他多くのデータソースをサポートしています。
• 自動同期キープ ラグ パイプラインのリアルタイム更新により、アプリケーションは正確で信頼できる情報を提供する。
• LLMの並び替え最新の多言語LLM技術によるデータの並べ替えと処理。
• アブストラクト・インデックスデータの要約インデックスが自動的に生成され、素早く検索できます。
• 物理的抽出検索精度を向上させるために、データからキーとなるエンティティを抽出する。
• ハイブリッド検索セマンティック検索とキーワード検索を組み合わせて、最も関連性の高い検索結果を提供します。
• 使いやすいAPIとSDK開発プロセスを合理化し、Ragieの機能を迅速に統合します。

ヘルプの使用

インストールと設定

Ragie.aiは従来のようなインストールは必要ないが、使い始めるには簡単な設定が必要だ：

1. アカウントを作成する：
   • Ragie.aiのウェブサイトにアクセスし、「登録」ボタンをクリックしてください。
   • アカウントを作成するために必要な個人情報または会社情報を入力してください。
2. APIキーを取得する：
   • ログインしたら、コントロールパネルに移動し、"APIキー "セクションを見つけます。
   • APIキーは、Ragieサービスとやり取りするためのキーとなります。
3. データソースに接続する：
   • Ragie Connect機能を使って、接続したいデータソース（例：Google Drive）を選択します。
   • 通常、データ・ソースのサービスにログインし、データ・アクセス権に同意する必要があります。

ラギーの機能を使う

データの取り込み：

• API経由でドキュメントをアップロードするか、設定されたデータソースに直接接続します。
• サンプルコード（Python SDKを使用）：

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

照会と検索：

• Ragie's Retrieval APIを使ったセマンティック検索：

  results = client.retrieve(query='機械学習に関する文書を検索する')
  for chunk in results.
  print(chunk.content)
  

• 検索結果を最適化するためにクエリパラメータを調整することができます。例えば、検索の関連性を向上させるためにrerank=Trueを設定することができます。

AIアプリケーションの開発：

• RagieのSDKを使えば、開発者は取得した情報をAIモデルのキューに簡単に注入し、より正確なレスポンスを生成することができる。
• 例えば、チャットボットのプロジェクトでは、取得したコンテキストをこのように使うことができる：

  context = client.retrieve(query=user_message)
  response = your_llm_model.generate_response(prompt=f "次の情報に基づいて回答してください: {context}", user_message)
  

高度な機能の使用法：

• ドキュメントの要約：大量のドキュメントの場合、ドキュメントの要約機能を使用すると、主要なコンテンツにすばやくアクセスできます。

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

• エンティティ抽出：人名や地名など、テキストから構造化された情報を抽出する。

  entities = client.extract_entities('document text content')
  print(entities)
  

ベストプラクティス

• APIコールの最適化APIコールの回数を減らし、効率を上げるために、データをバッチ処理するようにしてください。
• データ機密保護API キーが漏洩しないよう安全に取り扱われるようにすること。
• パフォーマンス・モニタリングRagieのレスポンスタイムと精度を定期的にチェックし、必要に応じてクエリーや設定を調整する。

これらのステップと提案により、Ragie.aiが提供する強力な機能をフルに活用し、AIアプリ開発の効率と効果を向上させることができます。