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混合贝云：RAG管道的统一API

2025年6月4日 14:00 33 Comments
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探索此统一的API用于文件上传，文档解析，嵌入模型，矢量存储和检索管道。

来源:KDnuggets
编辑的图像（Kanwal Mehreen）| canva

在与某些机器学习工程师的谈话中，我问为什么我们需要将Langchain与多个API和服务相结合，以设置检索增强发电（RAG）管道。为什么我们不能有一个API来处理所有内容，例如文档加载，解析，嵌入，重新播放模型和矢量存储 - 都在一个地方？

事实证明，有一个称为混血儿的解决方案。该平台快速，用户友好，并提供用于构建和服务检索管道的工具。在本教程中，我们将探索Mixhbread Cloud，并学习如何使用Mixhbread的API和OpenAI的最新型号构建功能齐全的RAG管道。

介绍混合子云

Mixhbread Cloud都是一个解决方案，用于构建具有高级文本理解功能的适当AI应用程序。它旨在简化开发过程，提供了一套全面的工具，可以处理从文档管理到智能搜索和检索的所有内容。

Mixhbread Cloud提供：

    Document Uploading: Upload any type of documents using the user-friendly interface or APIDocument Processing: E​​xtract structured information from various document formats, transforming unstructured data into textVector Stores: Store and retrieve embeddings with searchable collections of filesText Embeddings: Convert text into high-quality vector representations that capture semantic meaningReranking: E​​nhance search quality by reordering results based on their relevance to the original query
  • 文档上传：使用用户友好界面或API
    • 文档上传：
  • 文档处理：从各种文档格式中提取结构化信息，将非结构化数据转换为文本
    • 文档处理：
  • 向量商店：存储和检索具有文件集合的嵌入式
    • 向量商店：
  • 文本嵌入：将文本转换为捕获语义含义
    • 文本嵌入：
    检索 构建 管道 为什么 嵌入式 文本 Cloud 功能的 全面的 into 应用程序 RAG 处理 API 用户友好 数据转换 解决方案 具有 新型号 工程师 服务 集合的 Mixhbread 嵌入 机器学习 文档