Ragie: sincronização automática de dados do usuário e serviço RAG totalmente gerenciado para desenvolvedores

Introdução geral

O Ragie.ai é uma plataforma de serviços RAG (Retrieval-Augmented Generation) totalmente gerenciada e projetada para desenvolvedores. Com o Ragie.ai, os desenvolvedores podem conectar facilmente os aplicativos aos dados do usuário para sincronização automática e recuperação eficiente usando ferramentas de integração pré-criadas, como Google Drive, Gmail, Notion, etc. O Ragie.ai oferece recursos avançados, como reordenação LLM, indexação digest, extração de entidades e pesquisa híbrida para garantir que os aplicativos sempre forneçam as informações mais precisas e relevantes. O Ragie.ai oferece recursos avançados, como reordenação LLM, indexação de resumo, extração de entidades e pesquisa híbrida, garantindo que os aplicativos sempre forneçam as informações mais precisas e relevantes. Suas APIs e SDKs fáceis de usar permitem que os desenvolvedores comecem a usar em minutos, acelerando drasticamente o processo de desenvolvimento de aplicativos.

Lista de funções

• integração de dadosConecte aplicativos aos dados do usuário por meio do Ragie Connect, compatível com o Google Drive, o Gmail, o Notion e muitas outras fontes de dados.
• sincronização automática: Keep RAG As atualizações em tempo real do pipeline garantem que o aplicativo forneça informações precisas e confiáveis.
• Reordenação do LLMReordenação e processamento de dados usando a mais recente tecnologia LLM multilíngue.
• Índice de resumosÍndice de resumo: Um índice de resumo dos dados é gerado automaticamente para recuperação rápida.
• Extração físicaExtração de entidades-chave dos dados para melhorar a precisão da recuperação.
• Pesquisa híbridaCombina pesquisa semântica e de palavras-chave para fornecer os resultados de pesquisa mais relevantes.
• APIs e SDKs fáceis de usarSimplifique o processo de desenvolvimento e integre rapidamente os recursos do Ragie.

Usando a Ajuda

Instalação e configuração

O Ragie.ai não exige uma instalação tradicional, mas requer uma configuração simples para começar:

1. Criar uma conta:
   • Visite o site Ragie.ai e clique no botão "Register" (Registrar).
   • Preencha as informações pessoais ou da empresa necessárias para criar uma conta.
2. Obter a chave da API:
   • Depois de fazer login, navegue até o Painel de controle e localize a seção "API Keys" (Chaves de API).
   • Gerar ou visualizar sua chave de API, que é fundamental para interagir com o serviço Ragie.
3. Conecte-se à fonte de dados:
   • Usando o recurso Ragie Connect, selecione a fonte de dados à qual você deseja se conectar (por exemplo, Google Drive).
   • Siga as solicitações de autorização, o que geralmente envolve fazer login no serviço da fonte de dados e concordar com os direitos de acesso aos dados.

Usando os recursos do Ragie

Ingestão de dados:

• Faça upload de documentos por meio da API ou conecte-se diretamente a fontes de dados configuradas.
• Código de amostra (usando o Python SDK):

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

Consulta e recuperação:

• Pesquisa semântica usando a API de recuperação do Ragie:

  results = client.retrieve(query='Find documents about machine learning')
  for chunk in results.
  print(chunk.content)
  

• Você pode ajustar os parâmetros de consulta para otimizar os resultados, como definir rerank=True para melhorar a relevância da pesquisa.

Desenvolvimento de aplicativos de IA:

• Com o SDK do Ragie, os desenvolvedores podem injetar facilmente as informações recuperadas nas dicas do modelo de IA para gerar respostas mais precisas.
• Por exemplo, em um projeto de chatbot, o contexto recuperado pode ser usado dessa forma:

  contexto = client.retrieve(query=user_message)
  response = your_llm_model.generate_response(prompt=f "Answer based on the following information: {context}", user_message)
  

Uso de recursos avançados:

• Resumo do documento: Para um grande número de documentos, você pode usar a função de resumo do documento para acessar rapidamente o conteúdo principal.

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

• Extração de entidades: extração de informações estruturadas do texto, por exemplo, nomes de pessoas, lugares etc.

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

melhores práticas

• Otimização de chamadas de APIProcessamento em lote: tente processar dados em lote para reduzir o número de chamadas de API e aumentar a eficiência.
• segurança de dadosGarantir que as chaves de API sejam tratadas com segurança para evitar a divulgação.
• Monitoramento de desempenhoVerificar periodicamente o tempo de resposta e a precisão do Ragie e ajustar as consultas ou configurações conforme necessário.

Com essas etapas e sugestões, você pode aproveitar ao máximo os poderosos recursos oferecidos pelo Ragie.ai para melhorar a eficiência e a eficácia do desenvolvimento do seu aplicativo de IA.