
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:Feb 16, 2025
Tren Traffic Bulanan SciPhi
SciPhi menerima 13.0k kunjungan bulan lalu, menunjukkan Penurunan Sedikit sebesar -5.5%. Berdasarkan analisis kami, tren ini sejalan dengan dinamika pasar yang umum di sektor alat AI.
Lihat riwayat trafficApa 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.
Analitik Situs Web SciPhi
Lalu Lintas & Peringkat SciPhi
13K
Kunjungan Bulanan
#1680504
Peringkat Global
#15785
Peringkat Kategori
Tren Lalu Lintas: Jul 2024-Jan 2025
Wawasan Pengguna SciPhi
00:01:23
Rata-rata Durasi Kunjungan
2.9
Halaman Per Kunjungan
49.82%
Tingkat Pentalan Pengguna
Wilayah Teratas SciPhi
US: 47.57%
BR: 10.49%
IN: 8.9%
DE: 6.51%
GB: 3.53%
Others: 22.99%