एंटरप्राइज़ ज्ञान पुनर्प्राप्ति
EDDI एक पूर्ण रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन पाइपलाइन प्रदान करता है: ऐसे नॉलेज बेस जो किसी वेबसाइट या अपलोड की गई फ़ाइलों से खुद भरते हैं, अनेक एंबेडिंग प्रोवाइडर्स और वेक्टर स्टोर्स का नेटिव समर्थन, और HTTP कॉल्स के माध्यम से ज़ीरो-इन्फ्रास्ट्रक्चर RAG विकल्प।
RAG क्षमताएँ
- वेब क्रॉलर, आपकी तय सीमाओं के भीतर किसी साइट को क्रॉल करें, robots.txt, उसके क्रॉल डिले और साइटमैप का पालन करते हुए। अगले रन में बिना बदले पेज छोड़ दिए जाते हैं, और हटाए गए पेज नॉलेज बेस से निकल जाते हैं
- फ़ाइल इंजेशन, PDF, Word, Excel, PowerPoint, टेक्स्ट, Markdown, CSV और HTML फ़ाइलें अपलोड करें, और हर फ़ाइल को Indexed, Changed या Not indexed चिह्नित किया जाता है
- शेड्यूल्ड सोर्स, हर सोर्स cron शेड्यूल पर चल सकता है, प्रीव्यू, काउंटर और त्रुटियों वाले रन इतिहास, और पर्ज के साथ
- 8 एंबेडिंग प्रोवाइडर, OpenAI, Azure OpenAI, Ollama, Mistral, Amazon Bedrock, Cohere, Google Gemini, Google Vertex AI
- 6 वेक्टर स्टोर, pgvector, Chroma, In-Memory, MongoDB Atlas, Elasticsearch, Qdrant
- httpCall RAG, किसी भी सर्च API के माध्यम से ज़ीरो-इन्फ्रास्ट्रक्चर RAG (BM25, Elasticsearch, कस्टम एंडपॉइंट्स)
- REST इंजेशन API, जब कोई पुल सोर्स उपयुक्त न हो, तो दस्तावेज़ खुद पुश करें
लचीला परिनियोजन
RAG पूरी तरह से कॉन्फ़िगरेशन-आधारित है। JSON कॉन्फ़िगरेशन के माध्यम से अपना एंबेडिंग प्रोवाइडर और वेक्टर स्टोर चुनें, कोई कोड परिवर्तन आवश्यक नहीं। httpCall RAG विकल्प आपको किसी भी मौजूदा सर्च इन्फ्रास्ट्रक्चर (Elasticsearch, Solr, कस्टम APIs) का उपयोग करने देता है बिना अलग वेक्टर डेटाबेस डिप्लॉय किए।