SciPhi+R2R: สร้างและปรับแต่ง RAG ในงานผลิต
SciPhi+R2R เป็นระบบ Retrieval Augmented Generation (RAG) ที่พร้อมใช้งานในสภาวะการผลิตและมีคุณสมบัติที่น่าสนใจมากมาย.
คุณสมบัติหลัก
- การดูดซึมข้อมูล (Ingestion): สามารถดูดซึมเอกสารในหลายรูปแบบ ได้แก่ plaintext, HTML, DOCX, PDF, รูปภาพ, เสียง และวิดีโอ และอื่นๆ. มันยังมี Quickstart สำหรับการดูดซึมที่รองรับประเภทไฟล์หลากหลาย ทำให้พัฒนาเริ่มได้เร็วและง่าย.
- การใช้เทคนิค RAG เต็มรูปแบบ: รองรับเทคนิค RAG ล่าสุด เช่น HyDE, Hybrid search, multimodality, reranking, knowledge graphs, assistants และอื่นๆ. เทคนิคเหล่านี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำของการสร้างคำตอบด้วย AI.
- GraphRAG: สามารถสร้างและสร้างดัชนีบนกราฟความรู้จากชุดข้อมูลเฉพาะของคุณและนำไปใช้ใน pielines ของ RAG ของคุณ เพื่อเพิ่มความรู้และความสามารถในการตอบคำถาม.
ความแตกต่างจากคู่แข่ง
เมื่อเปรียบเทียบกับเครื่องมือ RAG ที่นำในอุตสาหกรรม เช่น LlamaIndex, Haystack, Langchain และ RagFlow, R2R แสดงให้เห็นประสิทธิภาพและความสามารถในการขยายตัวที่เหนือกว่า:
- การดูดซึมในปริมาณมากที่สุด: สามารถประมวลผลมากกว่า 150,000 โทเค็นต่อวินาทีในเส้นทางเดียว ทำให้ดูดซึมข้อมูลในปริมาณมากและเร็ว.
- การประมวลผลไฟล์แต่ละไฟล์อย่างมีประสิทธิภาพ: สำหรับไฟล์ PDF สามารถดูดซึมมากกว่า 3 MB/s ทำให้ประมวลผลไฟล์ PDF ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ.
- ความสามารถในการขยายตัวในแนวนอน: สามารถขยายตัวได้อย่างง่ายดายด้วยสถาปัตยกรรม client-server ที่เป็นค่าเริ่มต้น ทำให้สามารถใช้ในระบบขนาดใหญ่และองค์กรได้.
การใช้ในองค์กร
หากคุณต้องการวิธีแก้ปัญหาในองค์กรของคุณ SciPhi+R2R ยังมี R2R Enterprise ซึ่งเป็นระบบ RAG ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบ สามารถขยายตัวและมีความปลอดภัย สามารถเชื่อมต่อกับเราเพื่อคุยถึงการใช้งานในองค์กรของคุณและวิธีปรับแต่งเพื่อให้เหมาะสมกับความต้องการของคุณ.
ในทั้งหมด SciPhi+R2R ช่วยให้คุณสร้าง, วางแผนและขยาย RAG ได้อย่างง่ายดาย โดยให้คุณสามารถมุ่งเน้นไปที่นวัตกรรม AI ในขณะที่ SciPhi จะช่วยดูแลส่วนอินฟραструк처์ให้คุณ.
