RAG-Anwendungen

Retrieval-Anwendungen ohne den Infrastruktur-Aufwand.

Bauen Sie Anwendungen, die aus Ihren eigenen Inhalten antworten, ohne eine Vector-Datenbank oder eine Embedding-Pipeline aufzusetzen. Legen Sie Dokumente in abgeschottete Collections, aktivieren Sie es mit einem einzigen Parameter und erhalten Sie verankerte Antworten, mit Embeddings und Speicherung, die die EU nie verlassen.

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Collections · ein Parameter · EU-ansässig

Wie funktionieren Rückerstattungen? support-docs

Top-Passagen nach Relevanz

0.92

Rückerstattungen gehen innerhalb von 14 Tagen auf das ursprüngliche Zahlungsmittel zurück.

refund-policy.pdf

0.88

EU-Kundinnen und -Kunden haben ein 14-tägiges Widerrufsrecht.

eu-rights.md

0.81

Eine Rückerstattung wird innerhalb eines Werktags per E-Mail bestätigt.

sla.md

Vor der Antwort des Modells als Kontext in den Prompt aufgenommen

RAG ist leicht vorzuführen und ein Projekt im Betrieb.

Hinter einer funktionierenden Demo sitzt eine Vector-Datenbank, die zu betreiben ist, eine Embedding-Pipeline, die zu pflegen ist, eine Chunking-Strategie, die abzustimmen ist, und oft eine US-Embeddings-API, die Ihre Dokumente ins Ausland verschickt. Dann müssen Sie noch die Inhalte eines Teams aus den Antworten eines anderen heraushalten und nachweisen, wo etwas davon verarbeitet wurde.

Retrieval als verwalteter Dienst, standardmäßig gesteuert.

Keine Pipeline zu betreiben

Fügen Sie PDF, Text oder Markdown in eine Collection ein oder laden Sie es hoch. Die Plattform parst, chunkt, embeddet und speichert es im Hintergrund. Keine Vector-Datenbank zu betreiben.

Abgeschottet und EU-ansässig

Jede Collection ist ihr eigener Index, eine Anfrage liest genau eine, und Embeddings und Speicherung bleiben in der EU. Niemals die Dokumente einer anderen Collection, niemals die eines anderen Mandanten.

Verankert, oder es schlägt fehl

Aktivieren Sie es mit einem einzigen Parameter, und die relevantesten Passagen werden als Kontext hinzugefügt. Kann das Retrieval nicht laufen, wirft die Anfrage einen Fehler, statt ohne Ihre Dokumente zu antworten.

Retrieval, und alles drumherum.

Eine echte Retrieval-Anwendung ist mehr als eine Vector-Suche. Die Module, die sie braucht, sitzen hinter demselben Endpoint.

Recall Pro-Nutzer-Fakten und Dokumente, in eine Collection überführbar. Inference API OpenAI-kompatible Generierung auf EU-Modellen. PII Firewall Pseudonymisiert personenbezogene Daten im abgerufenen Kontext. Observability Sehen Sie, ob die Zeit ins Retrieval oder ins Modell floss. Cache Antworten für wiederkehrende Fragen wiederverwenden.

Retrieval ausliefern, die Infrastruktur überspringen.

Erstellen Sie einen Key, fügen Sie Ihre Dokumente einer Collection hinzu und verankern Sie Ihre Anwendung mit einem einzigen API-Parameter.

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