Trieve Anleitung
Trieve ist eine All-in-One-API zum Erstellen fortschrittlicher Suche, Empfehlungen und RAG-Erlebnisse mit KI-gestützten Funktionen wie semantischer Suche, hybrider Abruf und Relevanzabstimmung.
Mehr anzeigenWie verwendet man Trieve
Registrieren Sie sich für Trieve: Erstellen Sie ein Konto auf der Trieve-Website oder kontaktieren Sie sie unter [email protected], um mit ihrer API zu beginnen.
Fügen Sie vorhandene Daten hinzu: Senden Sie Ihre Daten an die Trieve-API. Sie können entweder einzelne Textstücke oder gesamte Dokumente hochladen, die von Trieves Algorithmen automatisch in Stücke zerlegt werden.
Integrieren Sie die API: Fügen Sie Aufrufe zur Trieve-API in Ihren Erstellungs- und Aktualisierungsrouten hinzu, um Ihre Daten in ihrem System aktuell zu halten.
Konfigurieren Sie die Sucheinstellungen: Verwenden Sie die Management-Suchoberfläche von Trieve, um die Suchqualität, Relevanz und andere Einstellungen wie die Verzerrung der Datumsaktualität zu testen und zu optimieren.
Implementieren Sie die Suche in Ihrer Anwendung: Integrieren Sie die Such-API-Aufrufe von Trieve in das Frontend Ihres Produkts, um eine KI-gestützte Suche für Ihre Benutzer zu ermöglichen.
Richten Sie Empfehlungen ein (optional): Falls gewünscht, implementieren Sie die Empfehlungs-API von Trieve, um Inhaltsvorschläge basierend auf der Benutzerhistorie und der Ähnlichkeit von Inhalten bereitzustellen.
Implementieren Sie RAG (optional): Um generative KI-Funktionen hinzuzufügen, verwenden Sie die RAG-API von Trieve, um Erlebnisse zu schaffen, die generierte Ausgaben mit Zitaten zurückgeben und die Nachrichtenhistorie verwalten.
Feinabstimmung und Optimierung: Überwachen Sie kontinuierlich die Suchleistung und verwenden Sie die Abstimmungstools von Trieve wie die Verstärkung der Termhäufigkeit und die Hervorhebung von Teilsätzen, um die Ergebnisse zu verbessern.
Trieve FAQs
Trieve ist eine API- und Infrastrukturplattform zum Erstellen von Such-, Empfehlungs- und Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Erlebnissen. Es kombiniert Suchsprachenmodelle mit Werkzeugen zur Feinabstimmung von Ranking und Relevanz.
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