일반 소개
Ragie.ai는 개발자를 위해 설계된 완전 관리형 RAG(검색 증강 세대) 서비스 플랫폼입니다. Ragie.ai를 사용하면 개발자는 Google Drive, Gmail, Notion 등과 같은 사전 구축된 통합 도구를 사용하여 앱을 사용자 데이터에 쉽게 연결하여 자동 동기화 및 효율적인 검색을 수행할 수 있습니다. Ragie.ai는 앱이 항상 가장 정확하고 관련성 높은 정보를 제공할 수 있도록 LLM 재정렬, 다이제스트 인덱싱, 엔티티 추출 및 하이브리드 검색과 같은 고급 기능을 제공합니다. Ragie.ai는 LLM 재정렬, 다이제스트 인덱싱, 엔티티 추출, 하이브리드 검색과 같은 고급 기능을 제공하여 애플리케이션이 항상 가장 정확하고 관련성 높은 정보를 제공할 수 있도록 보장합니다. 사용하기 쉬운 API와 SDK를 통해 개발자는 몇 분 안에 시작할 수 있어 애플리케이션 개발 프로세스를 획기적으로 가속화할 수 있습니다.

기능 목록
- 데이터 통합Ragie Connect를 통해 앱을 사용자 데이터에 연결하여 Google 드라이브, Gmail, Notion 및 기타 여러 데이터 소스를 지원합니다.
- 자동 동기화유지 RAG 파이프라인에 대한 실시간 업데이트를 통해 애플리케이션이 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 제공할 수 있습니다.
- LLM 재주문최신 다국어 LLM 기술을 사용한 데이터 재주문 및 처리.
- 초록 색인빠른 검색을 위해 데이터의 요약 인덱스가 자동으로 생성됩니다.
- 물리적 추출검색 정확도를 높이기 위해 데이터에서 주요 엔터티를 추출합니다.
- 하이브리드 검색시맨틱 검색과 키워드 검색을 결합하여 가장 연관성 높은 검색 결과를 제공합니다.
- 사용하기 쉬운 API 및 SDK개발 프로세스를 간소화하고 Ragie의 기능을 빠르게 통합할 수 있습니다.
도움말 사용
설치 및 구성
Ragie.ai는 기존 설치가 필요하지 않지만, 시작하려면 간단한 구성이 필요합니다:
- 계정을 만듭니다:
- Ragie.ai 웹사이트를 방문하여 '등록하기' 버튼을 클릭합니다.
- 계정을 만드는 데 필요한 개인 또는 회사 정보를 입력합니다.
- API 키를 받습니다:
- 로그인한 후 제어판으로 이동하여 'API 키' 섹션을 찾습니다.
- Ragie 서비스와 상호 작용하기 위한 핵심인 API 키를 생성하거나 확인합니다.
- 데이터 소스에 연결합니다:
- Ragie Connect 기능을 사용하여 연결하려는 데이터 소스(예: Google 드라이브)를 선택합니다.
- 일반적으로 데이터 소스의 서비스에 로그인하고 데이터 액세스 권한에 동의하는 등 인증 메시지가 표시되면 이를 따릅니다.
Ragie의 기능 사용
데이터 수집:
- API를 통해 문서를 업로드하거나 구성된 데이터 소스에 직접 연결하세요.
- 샘플 코드(Python SDK 사용):
from ragie import RagieClient client = RagieClient(api_key='your_api_key') client.upload_document('path_to_doc.pdf')
조회 및 검색:
- Ragie의 검색 API를 사용한 시맨틱 검색:
results = client.retrieve(query='查找关于机器学习的文档') for chunk in results: print(chunk.content)
- 검색의 연관성을 높이기 위해 rerank=True를 설정하는 등 쿼리 매개변수를 조정하여 결과를 최적화할 수 있습니다.
AI 애플리케이션 개발:
- Ragie의 SDK를 사용하면 개발자는 검색된 정보를 AI 모델의 단서에 쉽게 삽입하여 보다 정확한 응답을 생성할 수 있습니다.
- 예를 들어 챗봇 프로젝트에서 검색된 컨텍스트를 이러한 방식으로 사용할 수 있습니다:
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)
고급 기능 사용:
- 문서 요약: 문서 수가 많은 경우 문서 요약 기능을 사용하여 핵심 콘텐츠에 빠르게 액세스할 수 있습니다.
summary = client.summarize_document(document_id) print(summary)
- 엔티티 추출: 텍스트에서 사람 이름, 장소 등 구조화된 정보를 추출합니다.
entities = client.extract_entities('文档文本内容') print(entities)
모범 사례
- API 호출 최적화데이터를 일괄 처리하여 API 호출 횟수를 줄이고 효율성을 높이세요.
- 데이터 보안API 키가 노출되지 않도록 안전하게 처리해야 합니다.
- 성능 모니터링Ragie의 응답 시간과 정확도를 주기적으로 확인하고 필요에 따라 쿼리 또는 구성을 조정합니다.
이러한 단계와 제안을 통해 Ragie.ai가 제공하는 강력한 기능을 최대한 활용하여 AI 앱 개발의 효율성과 효과를 개선할 수 있습니다.
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