การค้นหาความรู้ระดับองค์กร
EDDI มีไปป์ไลน์ Retrieval-Augmented Generation ที่สมบูรณ์พร้อมการรองรับหลาย embedding providers, vector stores และตัวเลือก RAG แบบไม่ต้องมีโครงสร้างพื้นฐานผ่าน HTTP calls
ความสามารถ RAG
- 7 Embedding Providers OpenAI, Ollama, Azure OpenAI, Mistral, Amazon Bedrock, Cohere, Google Vertex AI
- 5 Vector Stores pgvector, In-Memory, MongoDB Atlas, Elasticsearch, Qdrant
- httpCall RAG RAG แบบไม่ต้องมีโครงสร้างพื้นฐานผ่าน search API ใดก็ได้ (BM25, Elasticsearch, custom endpoints)
- REST Ingestion API การนำเข้าเอกสารแบบอะซิงโครนัสพร้อมการติดตามสถานะและการประมวลผลแบบเป็นชุด
- Hybrid Search รวมการค้นหาเวกเตอร์หนาแน่นกับการจับคู่คีย์เวิร์ดแบบเบาบางเพื่อการเรียกคืนที่ดีที่สุด
การปรับใช้แบบยืดหยุ่น
RAG เป็นแบบกำหนดค่าทั้งหมด เลือก embedding provider และ vector store ผ่านการกำหนดค่า JSON ไม่ต้องแก้โค้ด ตัวเลือก httpCall RAG ช่วยให้คุณใช้โครงสร้างพื้นฐานการค้นหาที่มีอยู่ (Elasticsearch, Solr, custom APIs) ได้โดยไม่ต้อง deploy vector database แยกต่างหาก