Ragie: автоматическая синхронизация пользовательских данных и полностью управляемый сервис RAG для разработчиков

Общее введение

Ragie.ai - это полностью управляемая сервисная платформа RAG (Retrieval-Augmented Generation), предназначенная для разработчиков. С помощью Ragie.ai разработчики могут легко подключать приложения к пользовательским данным для автоматической синхронизации и эффективного поиска с использованием готовых инструментов интеграции, таких как Google Drive, Gmail, Notion и т. д. Ragie.ai предоставляет такие передовые функции, как LLM-переупорядочивание, дайджест-индексация, извлечение сущностей и гибридный поиск, чтобы приложения всегда предоставляли наиболее точную и актуальную информацию. Ragie.ai предлагает такие передовые функции, как LLM-переупорядочивание, дайджест-индексация, извлечение сущностей и гибридный поиск, гарантируя, что приложения всегда будут предоставлять наиболее точную и релевантную информацию. Простые в использовании API и SDK позволяют разработчикам приступить к работе за считанные минуты, значительно ускоряя процесс разработки приложений.

Список функций

• интеграция данных: Подключение приложений к пользовательским данным через Ragie Connect, поддержка Google Drive, Gmail, Notion и многих других источников данных.
• автоматическая синхронизация: Хранить RAG Обновление трубопровода в режиме реального времени гарантирует, что приложение предоставляет точную и достоверную информацию.
• Переупорядочивание LLM: Переупорядочивание и обработка данных с использованием новейшей многоязычной технологии LLM.
• Абстрактный указательДля быстрого поиска данных автоматически создается сводный индекс.
• Физическое извлечение: Извлечение ключевых сущностей из данных для повышения точности поиска.
• Гибридный поиск: Сочетает семантический поиск и поиск по ключевым словам для предоставления наиболее релевантных результатов поиска.
• Простые в использовании API и SDK: Оптимизируйте процесс разработки и быстро интегрируйте функции Ragie.

Использование помощи

Установка и настройка

Ragie.ai не требует традиционной установки, но для начала работы необходимо выполнить простую настройку:

1. Создайте учетную запись:
   • Зайдите на сайт Ragie.ai и нажмите на кнопку "Регистрация".
   • Заполните необходимую личную информацию или информацию о компании, чтобы создать учетную запись.
2. Получите ключ API:
   • После входа в систему перейдите в панель управления и найдите раздел "Ключи API".
   • Сгенерируйте или просмотрите свой API-ключ, который является ключом к взаимодействию с сервисом Ragie.
3. Подключитесь к источнику данных:
   • С помощью функции Ragie Connect выберите источник данных, к которому вы хотите подключиться (например, Google Drive).
   • Следуйте подсказкам для авторизации, которая обычно включает в себя вход в службу источника данных и согласие с правами доступа к данным.

Использование возможностей Ragie

Ввод данных:

• Загружайте документы через API или подключайтесь напрямую к настроенным источникам данных.
• Пример кода (с использованием Python SDK):

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

Запрос и поиск:

• Семантический поиск с использованием Ragie's Retrieval API:

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

• Вы можете изменить параметры запроса, чтобы оптимизировать результаты, например, установить rerank=True, чтобы повысить релевантность поиска.

Разработка приложений для искусственного интеллекта:

• С помощью SDK Ragie разработчики могут легко вводить полученную информацию в подсказки ИИ-модели, чтобы генерировать более точные ответы.
• Например, в проекте чатбота полученный контекст может быть использован таким образом:

  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)
  

Расширенные возможности использования:

• Резюме документа: для большого количества документов можно использовать функцию резюме документа для быстрого доступа к основному содержанию.

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

• Извлечение сущностей: извлечение структурированной информации из текста, например, имен людей, мест и т.д.

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

передовая практика

• Оптимизация вызовов API: Старайтесь выполнять пакетную обработку данных, чтобы сократить количество вызовов API и повысить эффективность.
• безопасность данных: Обеспечьте безопасную работу с ключами API, чтобы избежать их раскрытия.
• Мониторинг производительности: Периодически проверяйте время отклика и точность Ragie и при необходимости корректируйте запросы или конфигурации.

С помощью этих шагов и рекомендаций вы сможете в полной мере воспользоваться мощными возможностями Ragie.ai, чтобы повысить эффективность и результативность разработки приложений с искусственным интеллектом.