RAG i Bazy Wektorowe

Gotowe do Produkcji Pipeline'y RAG

Buduj systemy retrieval-augmented generation z wybraną przez siebie wektorową bazą danych. Grafy wiedzy, pamięć AI i inteligentna segmentacja dla zastosowań AI w przedsiębiorstwie.

Możliwości RAG

Infrastruktura retrieval-augmented generation klasy enterprise.

Obsługa Wielu Baz Wektorowych

Self-hosted pgvector lub połączenie z Pinecone, Qdrant, Weaviate i Milvus. Zmieniaj adaptery bez zmian w kodzie.

5 Strategii Segmentacji

Segmentacja o stałym rozmiarze, rekurencyjna, semantyczna, na poziomie zdań i świadoma dokumentu. Zoptymalizowana pod różne typy treści.

Grafy Wiedzy

Przechowywanie wiedzy w relacjach encji z zapytaniami grafowymi. Buduj połączone bazy wiedzy do głębokiego rozumowania.

Epizodyczna Pamięć AI

Trwała pamięć agenta z zanikaniem w czasie. Pamięć epizodyczna, semantyczna, proceduralna i robocza dla agentów bogatych w kontekst.

Modele Embeddingów

Obsługa modeli embeddingów OpenAI, Cohere, BGE i E5. Konfiguruj domyślne ustawienia na poziomie workspace dla spójności.

Zarządzanie Źródłami Danych

Zarządzaj bazami wektorowymi, relacyjnymi, magazynem plików i konektorami API z jednego pulpitu źródeł danych.

Korzystaj z Własnej Bazy Wektorowej

Lither współpracuje z każdym wiodącym dostawcą wektorowych baz danych, więc zachowujesz pełną kontrolę nad tym, gdzie przechowywane są Twoje embeddingi. Zacznij od self-hosted pgvector bez dodatkowej infrastruktury lub połącz usługę zarządzaną, a później zmień adaptery bez ruszania kodu aplikacji.

  • pgvector: self-hosted rozszerzenie PostgreSQL bez dodatkowej infrastruktury
  • Pinecone: w pełni zarządzana baza wektorowa ze skalowaniem serverless
  • Qdrant: wysokowydajny silnik wyszukiwania podobieństwa wektorów
  • Weaviate: open-source'owa baza wektorowa z wyszukiwaniem hybrydowym

Inteligentna Segmentacja i Embeddingi

Ingestia jest dostrojona do treści, które faktycznie posiadasz. Wybierz spośród pięciu strategii segmentacji i preferowany model embeddingów, ustaw domyślne wartości na poziomie workspace i zachowaj spójne wyszukiwanie w każdym agencie i pipeline.

  • Segmentacja o stałym rozmiarze, rekurencyjna, semantyczna, na poziomie zdań i świadoma dokumentu
  • Obsługa modeli embeddingów OpenAI, Cohere, BGE i E5
  • Domyślne ustawienia na poziomie workspace dla spójnego wyszukiwania
  • Zoptymalizowana pod różne typy treści od razu po wdrożeniu

Grafy Wiedzy i Pamięć AI

Wyjdź poza płaskie wyszukiwanie wektorowe dzięki przechowywaniu wiedzy w relacjach encji i trwałej pamięci agenta. Buduj połączone bazy wiedzy do głębokiego rozumowania i daj agentom kontekst, który przenosi się między rozmowami.

  • Przechowywanie wiedzy w relacjach encji z zapytaniami grafowymi
  • Trwała pamięć agenta z zanikaniem w czasie
  • Pamięć epizodyczna, semantyczna, proceduralna i robocza
  • Jednolity pulpit źródeł danych dla baz, plików i konektorów API

RAG w Skali Enterprise

0+
Dostawców Baz Wektorowych
0
Strategii Segmentacji
0
Modele Embeddingów
0
Typy Pamięci

Najczęściej Zadawane Pytania

Jakie wektorowe bazy danych obsługuje Lither?

Lither obsługuje self-hosted pgvector oraz zarządzanych dostawców, w tym Pinecone, Qdrant, Weaviate i Milvus. Adaptery możesz zmieniać bez modyfikacji kodu aplikacji, więc zachowujesz pełną kontrolę nad tym, gdzie przechowywane są Twoje embeddingi.

Czy mogę używać własnych modeli embeddingów?

Tak. Lither obsługuje modele embeddingów OpenAI, Cohere, BGE i E5, a domyślne ustawienia możesz zdefiniować na poziomie workspace, dzięki czemu wyszukiwanie pozostaje spójne w każdym agencie i pipeline.

Jakie strategie segmentacji są dostępne?

Od razu po wdrożeniu dostępnych jest pięć strategii: segmentacja o stałym rozmiarze, rekurencyjna, semantyczna, na poziomie zdań i świadoma dokumentu. Każda jest zoptymalizowana pod inny typ treści, aby ingestia odpowiadała dokumentom, które faktycznie posiadasz.

Jak działa pamięć AI?

Agenci otrzymują trwałą pamięć z zanikaniem w czasie w czterech typach: epizodyczną, semantyczną, proceduralną i roboczą. W połączeniu z grafami wiedzy opartymi na relacjach encji daje to agentom rozumowanie bogate w kontekst, który przenosi się między rozmowami.

Buduj mądrzejsze AI dzięki RAG

Daj swoim agentom AI dostęp do bazy wiedzy dzięki gotowym do produkcji pipeline'om RAG.

Zacznij Za Darmo