Enterprise-Wissensabruf
EDDI bietet eine vollständige Retrieval-Augmented Generation-Pipeline mit nativer Unterstützung für mehrere Embedding-Provider, Vektorspeicher und eine infrastrukturlose RAG-Option über HTTP-Aufrufe.
RAG-Fähigkeiten
- 7 Embedding-Provider: OpenAI, Ollama, Azure OpenAI, Mistral, Amazon Bedrock, Cohere, Google Vertex AI
- 5 Vektorspeicher: pgvector, In-Memory, MongoDB Atlas, Elasticsearch, Qdrant
- httpCall RAG: Infrastrukturlose RAG über beliebige Such-APIs (BM25, Elasticsearch, eigene Endpunkte)
- REST-Aufnahme-API: Asynchrone Dokumentenaufnahme mit Statusverfolgung und Stapelverarbeitung
- Hybridsuche: Dichte Vektorsuche mit spärlicher Schlüsselwortsuche für optimalen Recall kombinieren
Flexible Bereitstellung
RAG ist vollständig konfigurationsgesteuert. Wählen Sie Ihren Embedding-Provider und Vektorspeicher über JSON-Konfiguration, keine Codeänderungen nötig. Die httpCall RAG-Option ermöglicht die Nutzung jeder vorhandenen Suchinfrastruktur (Elasticsearch, Solr, eigene APIs) ohne separate Vektordatenbank.