将非结构化数据转化为 AI 驱动的 RAG API
从原始数据到 RAG API，瞬间完成
端到端解决方案，从向量嵌入到对话式 API，一站式完成。
与您的技术栈兼容
兼容主流大语言模型和向量数据库，适配您现有的基础设施。
实时更新
通过实时数据摄入，保持您的知识库始终最新。
回答准确、感知上下文
超越关键词搜索，获得基于您数据的可信赖响应。
方案架构
支持嵌入的多源、多格式文本摄入
自动分块和清理数据，通过基于LLM的元数据丰富化提升检索质量
兼容领先的 LLM，包括 OpenAI、Anthropic、Qwen、Cohere 等
支持 PostgreSQL、Elasticsearch、MongoDB、StarRocks 等向量数据库
数据源
01
连接您的向量数据库
使用 PostgreSQL、Elasticsearch、MongoDB、StarRocks 等作为您的知识库基础。
02
导入非结构化数据
通过多个管道处理来自不同来源和格式的文本。
03
自动化数据准备
自动分块、清理和向量化您的文本。通过领先的 LLM（如 Deepseek 和 Qwen）丰富元数据，提升检索质量。
04
构建您的知识库
将生成的向量和元数据存储在您选择的数据库中。
05
通过 RAG API 提供服务
通过结合向量检索和LLM推理的 RAG API 提供智能答案，为任何下游应用做好准备。
RAG API
典型应用场景
内部聊天机器人
允许员工用自然语言提问，从内部政策、流程文档和会议记录中获得即时答案。
AI驱动的客户支持
基于您的产品文档和常见问题构建自动化助手，提供即时支持并减少人工工作量。
AI数据准备
从非结构化文本中提取结构化信息，为模型训练和微调创建高质量数据集。
智能语义搜索
从关键词搜索升级到理解上下文的系统，提供更准确和相关的结果。
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