Ragie는 누가 만들었나요?

Ragie는 업계 베테랑인 Bob Remeika와 Mohammed Rafiq가 구축했으며, 원래 David Sacks의 새로운 채팅 애플리케이션인 Glue를 위한 솔루션으로 개발되었습니다.

Ragie는 어떤 유형의 데이터를 처리할 수 있나요?

Ragie는 텍스트, PDF, 이미지, 오디오, 비디오, 표, 프레젠테이션 및 구조화된 데이터를 포함한 여러 유형의 데이터를 처리할 수 있습니다. 멀티모달 수집 파이프라인을 통해 DOC, HTML 및 기타 미디어와 같은 다양한 형식을 처리합니다.

Ragie는 데이터 보안을 어떻게 보장하나요?

Ragie는 저장 시 AES-256, 전송 시 TLS를 사용하여 데이터를 보호하며 GDPR, SOC 2 Type II, HIPAA, CASA 및 CCPA 인증을 받았습니다. 회사는 고객 데이터를 교육 목적으로 사용하지 않습니다.

Ragie 플랫폼의 주요 기능은 무엇인가요?

주요 기능으로는 내장된 인증 및 권한 부여, 자동 데이터 동기화, 널리 사용되는 데이터 소스(예: Google Drive, Confluence, Notion)와의 사전 구축된 통합, 구조화된 청크 분할을 통한 고급 RAG 파이프라인, 다층 인덱싱, 프로덕션급 생성형 AI를 위한 LLM 인식 최적화가 있습니다.

Ragie

WebsiteFreeAI Code Assistant AI Data Mining

Ragie는 멀티모달 처리, 컨텍스트 엔지니어링 및 원활한 통합과 같은 고급 기능을 통해 개발자가 자체 데이터에 연결된 AI 애플리케이션을 뛰어난 결과로 구축할 수 있도록 지원하는 완전 관리형 RAG-as-a-Service 플랫폼입니다.

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https://www.ragie.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure

개요
분석
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대안

제품 정보

업데이트됨:Sep 30, 2025

Ragie 월간 트래픽 동향

Ragie은(는) 지난달 36.7k회 방문을 기록했으며, 이는 -2.1%의 약간의 감소을(를) 보여줍니다. 저희 분석에 따르면 이러한 추세는 AI 도구 분야의 일반적인 시장 동향과 일치합니다.

과거 트래픽 보기

Ragie이란?

Ragie는 개발자를 위해 특별히 설계된 완전 관리형 RAG(Retrieval Augmented Generation) 플랫폼을 제공하는 2024년에 설립된 새로운 AI 회사입니다. 이 플랫폼은 원래 Glue의 채팅 애플리케이션을 위한 솔루션으로 개발되었으며 이후 Google Drive, Notion 및 Confluence와 같은 인기 있는 데이터 소스에 직접 연결하여 개발자가 AI 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 되는 포괄적인 서비스로 발전했습니다. Craft Ventures, Saga VC, Chapter One 및 Valor가 주도한 550만 달러의 시드 자금을 통해 Ragie는 강력한 데이터 수집 파이프라인과 청킹, 검색 및 재정렬을 위한 최신 RAG 기술을 구현하는 검색 API를 제공하여 개발자가 RAG 애플리케이션을 구축할 때 직면하는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.

Ragie의 주요 기능

Ragie는 고급 데이터 통합 기능을 통해 개발자가 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하는 완전 관리형 RAG-as-a-Service 플랫폼입니다. 텍스트, PDF, 오디오, 비디오 등 다양한 데이터 유형의 원활한 처리, Google Drive 및 Notion과 같은 인기 서비스에 대한 내장 커넥터, 요약 인덱싱, 청크 재순위 지정, 하이브리드 시맨틱/키워드 검색을 포함한 고급 기능을 제공합니다. 이 플랫폼은 엔터프라이즈급 보안, 확장 가능한 인프라 및 빠른 배포를 위한 개발자 친화적인 API/SDK를 제공합니다.

멀티모달 RAG 처리: 텍스트, PDF, 이미지, 오디오 및 비디오를 포함한 다양한 콘텐츠 유형을 자동 전사 및 통합 검색을 위한 구조화된 구문 분석으로 처리합니다.

고급 검색 엔진: 컨텍스트 엔지니어링 및 LLM 인식 최적화를 사용하여 다중 인덱스 재현율과 정밀도 재순위 지정을 결합하여 매우 정확한 검색 결과를 제공합니다.

관리형 커넥터: 자동 동기화 및 내장 인증 기능이 있는 Google Drive, Notion 및 Confluence와 같은 인기 플랫폼과의 사전 구축된 통합입니다.

개발자 친화적인 도구: RAG 애플리케이션의 빠른 개발 및 테스트를 위한 포괄적인 SDK, 명확한 API 및 오픈 소스 도구를 제공합니다.

Ragie의 사용 사례

법률 연구 및 문서화: 법률 회사가 법률 문서를 빠르고 정확하게 검색하고 분석할 수 있도록 지원하여 LegalBench-RAG에서 99.4%의 재현율 정확도를 달성합니다.

전자 상거래 인텔리전스: 온라인 소매업체가 제품 데이터, 고객 상호 작용 및 리뷰를 분석하여 개인화된 쇼핑 경험과 통찰력을 제공하도록 돕습니다.

엔터프라이즈 지식 관리: 조직이 내부 문서, 위키 및 커뮤니케이션 채널에서 지능형 검색 시스템을 구축할 수 있도록 합니다.

장점

최소한의 설정으로 빠른 배포가 가능합니다.

여러 규정 준수 인증을 획득한 엔터프라이즈급 보안

고급 RAG 기능을 갖춘 포괄적인 기능 세트

명확한 문서와 도구를 통한 강력한 개발자 경험

단점

SOC2 규정과 같은 일부 고급 기능은 아직 보류 중이거나 곧 제공될 예정입니다.

가격은 사용량에 따라 조정될 수 있으며, 이는 대규모 애플리케이션의 경우 비용이 많이 들 수 있습니다.

Ragie 사용 방법

API 키 받기: ragie.ai에 가입하고 대시보드에서 Ragie API 키를 받으세요.

SDK 설치: npm(TypeScript용) 또는 pip(Python용)를 사용하여 Ragie 클라이언트를 설치합니다. 예: 'npm i ragie' 또는 'pip install ragie'

클라이언트 초기화: API 키를 사용하여 새 Ragie 클라이언트 인스턴스를 만듭니다. 예: const ragie = new Ragie({ auth: process.env.RAGIE_API_KEY })

문서 업로드: documents.create 또는 documents.createRaw 메서드를 사용하여 데이터를 업로드합니다. Ragie는 텍스트, PDF, 이미지, 오디오 및 비디오를 포함한 다양한 파일 형식을 지원합니다.

처리 대기: documents.get 메서드를 사용하여 문서 상태를 확인하고 상태가 '준비'가 될 때까지 기다립니다. 이는 처리가 완료되었음을 나타냅니다.

정보 검색: 쿼리와 함께 retrievals.retrieve 메서드를 사용하여 업로드된 문서에서 관련 정보 청크를 가져옵니다.

선택 사항: 커넥터 추가: Google Drive, Notion 등과 같은 서비스의 데이터의 경우 Ragie Connect를 사용하여 커넥터를 설정하고 데이터를 자동으로 동기화합니다.

선택 사항: 파티션 구성: 필요한 경우 다중 테넌시 및 집중 검색을 위해 파티션을 사용하여 데이터를 논리적으로 분리합니다.

선택 사항: 웹후크 설정: 웹후크를 구성하여 이벤트를 모니터링하고 문서 처리 상태를 실시간으로 추적합니다.

LLM과 통합: 검색된 청크를 LLM 프롬프트의 컨텍스트로 사용하여 정확하고 데이터에 기반한 응답을 생성합니다.

Ragie 자주 묻는 질문

Ragie는 개발자가 구조화 및 비구조화된 데이터의 수집, 청크 분할, 멀티모달 인덱싱을 간소화할 수 있도록 설계된 완전 관리형 RAG-as-a-Service 플랫폼입니다. AI 애플리케이션 구축을 위한 간단한 SDK 및 통합 기능을 갖춘 안전한 검색 증강 생성 API를 제공합니다.