SciPhi
SciPhi adalah platform cloud sumber terbuka yang memungkinkan pengembang untuk membangun, menerapkan, dan mengoptimalkan aplikasi Retrieval-Augmented Generation (RAG) dengan fitur seperti pencarian hibrida, otentikasi, dan analitik canggih.
https://www.sciphi.ai/?utm_source=aipure
Informasi Produk
Diperbarui:Jul 9, 2025
Tren Traffic Bulanan SciPhi
SciPhi mengalami penurunan 55,3% dalam lalu lintas, turun menjadi 58.978 kunjungan. Penurunan signifikan ini mungkin disebabkan oleh masalah teknis seperti kegagalan pengunggahan dokumen yang mempengaruhi fungsi obrolan dan pencarian, seperti yang dilaporkan dalam GitHub issue #1855. Selain itu, persaingan yang ketat dari perusahaan teknologi besar seperti Google dan Apple, yang telah memperkenalkan fitur dan alat AI baru, mungkin telah mengalihkan pengguna ke platform-platform tersebut.
Apa itu SciPhi
SciPhi adalah platform komprehensif yang dirancang untuk menjembatani kesenjangan antara bereksperimen dengan dan menerapkan aplikasi Retrieval-Augmented Generation (RAG) yang siap produksi. Dibangun di atas R2R (RAG to Riches), yang dijelaskan sebagai 'Supabase untuk RAG', SciPhi menyediakan pengembang dengan seperangkat alat dan infrastruktur lengkap untuk dengan cepat membangun dan meluncurkan solusi RAG yang dapat diskalakan. Platform ini menawarkan berbagai fitur termasuk otentikasi pengguna, manajemen izin, kemampuan pencarian hibrida, teknik RAG yang canggih, dan alat observabilitas bawaan.
Fitur Utama SciPhi
SciPhi adalah platform cloud sumber terbuka yang didukung oleh R2R yang memungkinkan pengembang untuk membangun, menerapkan, dan mengoptimalkan aplikasi Retrieval-Augmented Generation (RAG) yang siap produksi. Ini menawarkan fitur seperti otentikasi pengguna, manajemen dokumen, pencarian vektor hibrida, teknik RAG lanjutan, dan analitik komprehensif, memungkinkan pengembang untuk fokus pada inovasi daripada manajemen infrastruktur.
Kerangka RAG Komprehensif: Menyediakan platform lengkap untuk membangun dan menerapkan sistem RAG, termasuk pengambilan data, pencarian vektor, dan teknik RAG lanjutan.
Integrasi Multi-Penyedia: Mendukung integrasi dengan berbagai penyedia LLM seperti OpenAI, Anthropic, HuggingFace, dan vLLM, menawarkan fleksibilitas dalam pemilihan model AI.
Teknik RAG Lanjutan: Menerapkan metode RAG mutakhir seperti HyDE, pencarian hibrida, multimodalitas, peringkat ulang, dan grafik pengetahuan.
Analitik dan Pemantauan Terintegrasi: Menawarkan pencatatan, analitik, dan kemampuan pengujian A/B yang komprehensif untuk mendapatkan wawasan dan mengoptimalkan kinerja sistem RAG.
Infrastruktur Skala Besar: Dirancang untuk menangani dataset dan basis pengguna yang berkembang, memungkinkan penskalaan aplikasi RAG yang mulus dari proyek kecil hingga penerapan tingkat perusahaan.
Kasus Penggunaan SciPhi
Mesin Pencari Berbasis AI: Kembangkan mesin pencari canggih dengan kemampuan RAG untuk meningkatkan pengambilan informasi dan pengalaman pengguna.
Pemrosesan Dokumen Cerdas: Buat sistem untuk analisis dokumen otomatis, ekstraksi, dan ringkasan di berbagai industri.
Sistem Manajemen Pengetahuan: Bangun basis pengetahuan komprehensif dan sistem tanya jawab untuk organisasi agar dapat mengelola dan mengakses informasi dengan efisien.
Alat Penelitian dan Pengembangan: Kembangkan alat untuk penelitian ilmiah dan analisis data yang memanfaatkan RAG untuk wawasan dan penemuan yang lebih baik.
Automasi Dukungan Pelanggan: Buat chatbot cerdas dan sistem dukungan yang dapat mengakses dan memanfaatkan sejumlah besar informasi untuk membantu pelanggan.
Kelebihan
Solusi RAG komprehensif yang menyederhanakan pengembangan dan penerapan
Fleksibilitas dalam memilih penyedia LLM dan mengintegrasikan berbagai alat
Fitur dan teknik canggih untuk mengoptimalkan kinerja RAG
Infrastruktur yang dapat diskalakan cocok untuk proyek dari semua ukuran
Kekurangan
Mungkin memerlukan keahlian teknis untuk memanfaatkan semua fitur sepenuhnya
Struktur harga bisa kompleks bagi beberapa pengguna
Sebagai platform yang relatif baru, mungkin memiliki komunitas yang lebih kecil dibandingkan dengan alat yang lebih mapan
Cara Menggunakan SciPhi
Daftar untuk SciPhi: Kunjungi situs web SciPhi (https://www.sciphi.ai/) dan daftar untuk akun. Pilih rencana yang sesuai berdasarkan kebutuhan Anda - Starter (gratis), Standard, atau Enterprise.
Siapkan lingkungan Anda: Instal SDK SciPhi dan atur kunci API Anda sebagai variabel lingkungan: export SCIPHI_API_KEY=YOUR_API_KEY
Masukkan data Anda: Gunakan kemampuan pengambilan SciPhi untuk mengunggah dokumen Anda. Ini mendukung berbagai jenis file termasuk teks biasa, HTML, PDF, gambar, audio, dan video.
Konfigurasi pipeline RAG Anda: Siapkan pipeline Retrieval-Augmented Generation Anda menggunakan file config.json intuitif SciPhi. Tentukan database vektor Anda, pengaturan embedding, dan pilihan penyedia LLM.
Terapkan RAG dalam aplikasi Anda: Gunakan API REST SciPhi atau klien TypeScript untuk mengintegrasikan kemampuan RAG ke dalam aplikasi Anda. Ini memungkinkan Anda untuk mengambil informasi relevan dan menghasilkan respons.
Terapkan aplikasi Anda: Terapkan aplikasi bertenaga RAG Anda ke cloud menggunakan opsi penerapan tanpa batas SciPhi.
Pantau dan optimalkan kinerja: Manfaatkan alat pemantauan, pencatatan, dan analitik bawaan SciPhi untuk mendapatkan wawasan tentang kinerja sistem RAG Anda dan melakukan optimisasi yang diperlukan.
Skala sesuai kebutuhan: Saat basis pengguna atau dataset Anda tumbuh, manfaatkan kemampuan penskalaan otomatis SciPhi untuk menangani peningkatan lalu lintas dan volume data.
FAQ SciPhi
SciPhi adalah platform cloud sumber terbuka yang memungkinkan pengembang untuk membangun, menerapkan, dan mengoptimalkan sistem Retrieval-Augmented Generation (RAG). Ini didukung oleh R2R, yang dijelaskan sebagai 'Supabase untuk RAG', menyediakan alat untuk membangun aplikasi RAG yang dapat diskalakan.
Artikel Populer
SweetAI Chat vs Secret Desires: Pembuat Partner AI Mana yang Tepat untuk Anda?
Jul 10, 2025
Cara Membuat Video Hewan AI Viral di Tahun 2025: Panduan Langkah demi Langkah
Jul 3, 2025
Alternatif SweetAI Chat Terbaik di 2025: Perbandingan Platform Obrolan AI Girlfriend & NSFW Terbaik
Jun 30, 2025
Cara Membuat Video AI ASMR Viral dalam 5 Menit (Tanpa Mikrofon, Tanpa Kamera) | 2025
Jun 23, 2025
Analitik Situs Web SciPhi
Lalu Lintas & Peringkat SciPhi
59K
Kunjungan Bulanan
#493158
Peringkat Global
#414
Peringkat Kategori
Tren Lalu Lintas: Jul 2024-Jun 2025
Wawasan Pengguna SciPhi
00:03:09
Rata-rata Durasi Kunjungan
3.78
Halaman Per Kunjungan
32.97%
Tingkat Pentalan Pengguna
Wilayah Teratas SciPhi
CN: 45.33%
HK: 13.82%
US: 13.71%
IN: 5.96%
DE: 5.08%
Others: 16.1%
Alat AI Terbaru Serupa dengan SciPhi
invoices.dev
invoices.dev adalah platform penagihan otomatis yang menghasilkan faktur langsung dari komit Git pengembang, dengan kemampuan integrasi untuk layanan GitHub, Slack, Linear, dan Google.
Monyble
Monyble adalah platform AI tanpa kode yang memungkinkan pengguna untuk meluncurkan alat dan proyek AI dalam 60 detik tanpa memerlukan keahlian teknis.
Devozy.ai
Devozy.ai adalah platform layanan mandiri pengembang yang didukung AI yang menggabungkan manajemen proyek Agile, DevSecOps, manajemen infrastruktur multi-cloud, dan manajemen layanan TI menjadi solusi terpadu untuk mempercepat pengiriman perangkat lunak.
Mediatr
MediatR adalah perpustakaan .NET sumber terbuka yang populer yang menerapkan pola Mediator untuk menyediakan penanganan permintaan/response, pemrosesan perintah, dan notifikasi acara yang sederhana dan fleksibel sambil mempromosikan pengikatan longgar antara komponen aplikasi.
Alat AI Populer Seperti SciPhi
GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat adalah asisten pengkodean bertenaga AI yang menyediakan interaksi bahasa alami, saran kode waktu nyata, dan dukungan kontekstual langsung di dalam IDE yang didukung dan GitHub.com.
Rememberall
Rememberall adalah solusi memori jangka panjang yang aman dan open-source yang memungkinkan aplikasi AI dan model GPT untuk mempertahankan memori persisten di seluruh percakapan melalui kemampuan pencarian semantik dan penyimpanan vektor.
Upsonic
Upsonic adalah kerangka kerja agen AI yang berfokus pada keandalan dengan arsitektur klien-server yang didokumentasikan yang memungkinkan alur kerja agen tepercaya melalui fitur-fitur canggih seperti lapisan verifikasi, arsitektur segitiga, dan integrasi Model Context Protocol (MCP).
GitHub MCP Server
GitHub MCP Server adalah server Model Context Protocol yang memungkinkan integrasi tanpa batas antara model AI dan API GitHub, menyediakan alat standar untuk pengelolaan repositori, pelacakan masalah, dan operasi kode.