SciPhi
O SciPhi é uma plataforma de nuvem de código aberto que permite aos desenvolvedores construir, implantar e otimizar aplicações de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) com recursos como busca híbrida, autenticação e análises avançadas.
https://www.sciphi.ai/?utm_source=aipure
Informações do Produto
Atualizado:Jul 16, 2025
Tendências de Tráfego Mensal do SciPhi
O SciPhi experimentou uma queda de 55,3% no tráfego, com 58.978 visitas no último mês. A queda significativa nas visitas pode ser atribuída a problemas técnicos, como o bug de ingestão que impediu o upload de documentos, causando falhas nas funcionalidades de chat e pesquisa. Além disso, a falta de atualizações recentes do produto ou atividades notáveis no mercado pode ter contribuído para o declínio.
O que é SciPhi
O SciPhi é uma plataforma abrangente projetada para fechar a lacuna entre experimentar e implantar aplicações de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) prontas para produção. Construído sobre R2R (RAG para Riquezas), que é descrito como 'o Supabase para RAG', o SciPhi fornece aos desenvolvedores um conjunto completo de ferramentas e infraestrutura para construir e lançar rapidamente soluções RAG escaláveis. A plataforma oferece uma gama de recursos, incluindo autenticação de usuários, gerenciamento de permissões, capacidades de busca híbrida, técnicas avançadas de RAG e ferramentas de observabilidade integradas.
Principais Recursos do SciPhi
SciPhi é uma plataforma de nuvem de código aberto alimentada por R2R que permite aos desenvolvedores construir, implantar e otimizar aplicações de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) prontas para produção. Oferece recursos como autenticação de usuários, gerenciamento de documentos, busca vetorial híbrida, técnicas avançadas de RAG e análises abrangentes, permitindo que os desenvolvedores se concentrem na inovação em vez de na gestão de infraestrutura.
Framework RAG Abrangente: Fornece uma plataforma completa para construir e implantar sistemas RAG, incluindo ingestão de dados, busca vetorial e técnicas avançadas de RAG.
Integração Multi-Fornecedor: Suporta integração com vários provedores de LLM como OpenAI, Anthropic, HuggingFace e vLLM, oferecendo flexibilidade na seleção de modelos de IA.
Técnicas Avançadas de RAG: Implementa métodos de RAG de ponta, como HyDE, busca híbrida, multimodalidade, reclassificação e gráficos de conhecimento.
Análises e Monitoramento Integrados: Oferece registro abrangente, análises e capacidades de teste A/B para obter insights e otimizar o desempenho do sistema RAG.
Infraestrutura Escalável: Projetada para lidar com conjuntos de dados e bases de usuários em crescimento, permitindo a escalabilidade contínua de aplicações RAG desde pequenos projetos até implantações em nível empresarial.
Casos de Uso do SciPhi
Motores de Busca Potencializados por IA: Desenvolva motores de busca avançados com capacidades de RAG para melhorar a recuperação de informações e a experiência do usuário.
Processamento Inteligente de Documentos: Crie sistemas para análise automatizada de documentos, extração e sumarização em várias indústrias.
Sistemas de Gestão do Conhecimento: Construa bases de conhecimento abrangentes e sistemas de perguntas e respostas para que as organizações gerenciem e acessem informações de forma eficiente.
Ferramentas de Pesquisa e Desenvolvimento: Desenvolva ferramentas para pesquisa científica e análise de dados que aproveitem RAG para insights e descobertas aprimorados.
Automação de Suporte ao Cliente: Crie chatbots inteligentes e sistemas de suporte que possam acessar e utilizar grandes quantidades de informações para ajudar os clientes.
Vantagens
Solução RAG abrangente que simplifica o desenvolvimento e a implantação
Flexibilidade na escolha de provedores de LLM e integração com várias ferramentas
Recursos e técnicas avançadas para otimizar o desempenho do RAG
Infraestrutura escalável adequada para projetos de todos os tamanhos
Desvantagens
Pode exigir expertise técnica para utilizar totalmente todos os recursos
A estrutura de preços pode ser complexa para alguns usuários
Como uma plataforma relativamente nova, pode ter uma comunidade menor em comparação com ferramentas mais estabelecidas
Como Usar o SciPhi
Inscreva-se no SciPhi: Vá para o site do SciPhi (https://www.sciphi.ai/) e inscreva-se para uma conta. Escolha o plano apropriado com base em suas necessidades - Starter (gratuito), Standard ou Enterprise.
Configure seu ambiente: Instale o SDK do SciPhi e defina sua chave de API como uma variável de ambiente: export SCIPHI_API_KEY=YOUR_API_KEY
Ingestão de seus dados: Use as capacidades de ingestão do SciPhi para fazer upload de seus documentos. Ele suporta vários tipos de arquivos, incluindo texto simples, HTML, PDF, imagens, áudio e vídeo.
Configure seu pipeline RAG: Configure seu pipeline de Geração Aumentada por Recuperação usando o arquivo config.json intuitivo do SciPhi. Especifique seu banco de dados vetorial, configurações de incorporação e escolha do provedor de LLM.
Implemente RAG em sua aplicação: Use a API REST do SciPhi ou o cliente TypeScript para integrar as capacidades de RAG em sua aplicação. Isso permite que você recupere informações relevantes e gere respostas.
Implante sua aplicação: Implante sua aplicação alimentada por RAG na nuvem usando as opções de implantação sem costura do SciPhi.
Monitore e otimize o desempenho: Utilize as ferramentas integradas de monitoramento, registro e análise do SciPhi para obter insights sobre o desempenho do seu sistema RAG e fazer as otimizações necessárias.
Escale conforme necessário: À medida que sua base de usuários ou conjunto de dados cresce, aproveite as capacidades de escalonamento automático do SciPhi para lidar com o aumento do tráfego e volumes de dados.
Perguntas Frequentes do SciPhi
SciPhi é uma plataforma de nuvem de código aberto que permite aos desenvolvedores construir, implantar e otimizar sistemas de Geração Aumentada por Recuperação (RAG). É alimentada pelo R2R, que é descrito como 'o Supabase para RAG', fornecendo ferramentas para construir aplicações RAG escaláveis.
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Análises do Site SciPhi
Tráfego e Classificações do SciPhi
59K
Visitas Mensais
#493158
Classificação Global
#414
Classificação por Categoria
Tendências de Tráfego: Jul 2024-Jun 2025
Insights dos Usuários do SciPhi
00:03:09
Duração Média da Visita
3.78
Páginas por Visita
32.97%
Taxa de Rejeição dos Usuários
Principais Regiões do SciPhi
CN: 45.33%
HK: 13.82%
US: 13.71%
IN: 5.96%
DE: 5.08%
Others: 16.1%
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