Trieve Howto
Trieve est une API tout-en-un pour construire des expériences de recherche avancées, des recommandations et RAG avec des fonctionnalités alimentées par l'IA telles que la recherche sémantique, la récupération hybride et l'ajustement de la pertinence.
Voir plusComment utiliser Trieve
Inscrivez-vous à Trieve: Créez un compte sur le site Web de Trieve ou contactez-les à [email protected] pour commencer avec leur API.
Ajoutez des données existantes: Envoyez vos données à l'API Trieve. Vous pouvez soit télécharger des morceaux de texte individuels, soit des documents entiers qui seront automatiquement découpés par les algorithmes de Trieve.
Intégrez l'API: Ajoutez des appels à l'API de Trieve sur vos routes de création et de mise à jour pour garder vos données à jour dans leur système.
Configurez les paramètres de recherche: Utilisez l'interface de gestion de recherche de Trieve pour tester et affiner la qualité de recherche, la pertinence et d'autres paramètres comme le biais de récence des dates.
Implémentez la recherche dans votre application: Intégrez les appels API de recherche de Trieve dans le frontend de votre produit pour permettre une recherche alimentée par l'IA pour vos utilisateurs.
Configurez les recommandations (optionnel): Si désiré, implémentez l'API de recommandations de Trieve pour fournir des recommandations de contenu basées sur l'historique des utilisateurs et la similarité du contenu.
Implémentez RAG (optionnel): Pour ajouter des capacités d'IA générative, utilisez l'API RAG de Trieve pour créer des expériences qui retournent des sorties générées avec des citations et gèrent l'historique des messages.
Affinez et optimisez: Surveillez continuellement les performances de recherche et utilisez les outils d'ajustement de Trieve comme le renforcement de la fréquence des termes et la mise en évidence des sous-phrases pour améliorer les résultats.
FAQ de Trieve
Trieve est une plateforme d'API et d'infrastructure pour créer des expériences de recherche, de recommandations et de génération augmentée par récupération (RAG). Elle combine des modèles de langage de recherche avec des outils pour ajuster le classement et la pertinence.
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