RagHost 是一项简化检索增强生成(RAG)服务,通过提供 API 来嵌入文档或文本,并进行提问。它使用户能够构建用于搜索文档的内部工具或用于回答问题的面向客户的应用,而无需管理数据库、文档解析、切块或向量嵌入。
适合人群
- 开发者
- 企业
- 数据科学家
- 人工智能工程师
产品优势
- 简化 RAG 实现
- 无需管理数据库或文档处理
- 可配置切块以提高检索效果
- 内置流式以实现更快响应
- 支持非 OpenAI 模型
使用注意
- 定价模型处于测试阶段,可能会有所变动
- 关于具体数据安全措施的信息有限
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要使用 RagHost,您可以通过 curl 命令将文档上传到 /embed 端点。然后,您可以使用另一条 curl 命令向 /ask 端点提问,并将查询作为参数提供。
要使用 RagHost,您可以通过 curl 命令将文档上传到 /embed 端点。然后,您可以使用另一条 curl 命令向 /ask 端点提问,并将查询作为参数提供。
RagHost 是一项简化检索增强生成(RAG)服务,通过提供 API 来嵌入文档或文本,并进行提问。它使用户能够构建用于搜索文档的内部工具或用于回答问题的面向客户的应用,而无需管理数据库、文档解析、切块或向量嵌入。
官网访问趋势、地区分布与流量渠道
访问量采用最近明确月份的曲线值;其余指标按概览区间展示。
2023-09 - 2026-09 全部流量
6 个月记录 · 0 个月有有效数据
该时间范围暂无有效数据
12 个月记录 · 0 个月有有效数据
该时间范围暂无有效数据
37 个月记录 · 0 个月有有效数据
该时间范围暂无有效数据
来源未标注统计范围
暂无公开地区数据
来源未标注统计范围
暂无公开渠道数据
暂无公开关键词数据
检索增强生成(RAG)是一种技术,您可以将文档添加到数据库中,并针对每个查询,从数据库中检索最相关的文本片段,并将其与问题一起提供给模型。这为大语言模型(LLM)提供了所需的上下文。
RagHost 通过提供一个简单的 API 来简化 RAG,使您可以上传文档并查询。它处理文档解析、切块和向量嵌入,因此您可以专注于构建应用。
是的,您可以在使用 RagHost API 的 /embed 端点嵌入 PDF 或文本时,选择切块大小和切块重叠。
是的,RagHost 支持非 OpenAI 模型。目前的默认模型是 OpenAI 的 GPT 3.5 Turbo,但将来会添加更多模型,首先是 Anthropic 的 Claude 2。
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