介绍Ragie，完全托管的RAG即服务

$5.5M 种子融资来自 Craft Ventures、Valor、Saga VC 和 Chapter One
今天我们宣布 Ragie，这是一家新的人工智能公司，它使开发人员能够在记录时间内建立与他们自己的数据连接的人工智能应用，并取得出色的结果。{ width=60% }

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现已向公众开放，Ragie由行业资深人士 Bob Remeika 和 Mohammed Rafiq 创立。Ragie 已筹集了由 Craft Ventures、Saga VC、Chapter One 和 Valor 领投的 550 万美元融资。
大多数公司依赖于像 OpenAI 和 Anthropic 这样的LLM提供商，结合一种称为 RAG（Retrieval Augmented Generation）的技术来开发他们的人工智能应用。RAG利用公司自己的数据生成比仅基于模型训练更具洞察力的内容。为此，公司将其数据摄取和索引到矢量数据库中，将其馈入提示中，并生成更加全面和准确的内容。
但是，使用 RAG 构建生产应用的过程非常繁琐。开发人员必须：

• 连接和同步多个数据源，包括知识库应用程序和云文件存储
• 从各种文件格式和媒体类型（如PDF、Microsoft Office文档和图像）中提取有意义的数据
• 实施不断发展的块检索技术
• 构建可扩展的数据处理管道，既具有弹性又快速
• 避免产生幻觉，并确保生成的内容准确
• 使用可能耗时且需要学习和设置的开源框架
  构建类似这样的自制解决方案耗时，并且尽管团队尽最大努力，但仍会产生脆弱的应用。

Ragie通过为开发人员提供完全托管的RAG即服务平台来解决这个问题。最初作为Glue的解决方案开发，David Sacks的新聊天应用程序，Ragie实现了一个强大的数据摄取管道和检索API，利用RAG的最新技术进行块检索、搜索和重新排序。通过简化的开发人员体验，开发人员可以将他们的应用程序连接和同步到Google Drive、Notion和Confluence中的数据。
除了为RAG提供开发人员所需的核心功能外，Ragie还提供高级功能，例如“Summary Index”以避免文档亲和性问题和“Entity Extraction”用于从非结构化文档中提取结构化数据。
Ragie的简单定价与应用程序的开发、部署和扩展方式保持一致。Ragie包括一个免费层，供开发人员开始构建他们的应用程序，一个专业计划用于生产，以及一个企业计划用于扩展。
立即免费注册Ragie并使用TypeScript和Python SDK在几分钟内开始。为了庆祝推出，Ragie限时提供Pro的一个月免费。了解更多信息，请访问 Ragie.ai

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