RAG Search API
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RAG Search API
紹介 :
RAG Search APIは、thinkany.aiが開発したインテリジェント検索APIです。RAG(Retrieval-Augmented Generation)技術を活用し、検索と生成の両方の特徴を組み合わせることで、効率的で正確な情報検索サービスを提供します。このAPIは、検索数、再ランキングの実施、フィルタリングなど、ユーザーが自由に設定できるため、様々なニーズに対応できます。
ターゲットユーザー :
本APIのターゲットユーザーは、開発者や企業ユーザー、特に検索機能の構築や最適化を行うチームです。このAPIは既存のシステムに統合することで、検索効率と正確性を向上させ、開発時間とコストを削減できます。
総訪問数: 502.6M
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 51.1K
使用シナリオ
企業はRAG Search APIを使用して内部文書検索システムを最適化し、従業員の検索効率を向上させています。
開発者はAPIを利用してパーソナライズされた検索エンジンを構築し、カスタマイズされた検索サービスを提供しています。
教育機関はAPIを統合して、学生に学術リソースの迅速な検索を提供しています。
製品特徴
Googleなどの複数の検索プロバイダーに対応しています。
flashrankアルゴリズムによる再ランキング機能を提供します。
ユーザーによる検索数と詳細度のカスタマイズを許可します。
最小スコア閾値を設定して結果をフィルタリングできます。
返される結果の詳細度と数をユーザーが設定できます。
APIインターフェースを提供し、開発者による容易な統合と利用を可能にします。
使用チュートリアル
1. プロジェクトのルートディレクトリに.envファイルを作成し、適切な環境変数を設定します。
2. 必要な依存関係をインストールします。
3. FastAPIサーバーを起動します。
4. クエリ内容、検索数などのパラメーターを含めてAPIにリクエストを送信します。
5. 返されたJSONデータから検索結果を解析します。
6. 必要に応じて、結果をさらに処理または表示します。
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