Ragie ist ein RAG-as-a-Service-Plattform, die das Erstellen von Retrieval-Augmented-Generation-Pipelines stark vereinfacht. Sie übernimmt Document Ingestion, Chunking, Embedding und Retrieval als verwalteten Dienst – ohne eigene Vektor-Datenbank oder Embedding-Pipeline aufsetzen zu müssen.
Was Ragie bietet
- Managed RAG-Pipeline: Upload von Dokumenten (PDF, DOCX, HTML, Notion, Google Drive u. a.) über API oder Connector
- Automatisches Chunking & Embedding: Ragie übernimmt die gesamte Vorverarbeitungskette
- Retrieval API: Einfache REST-API für semantische Suche und kontextbasierte Antworten
- Partitionen: Mandantenfähige Datentrennung für Multi-Tenant-Anwendungen
- Webhooks: Benachrichtigungen bei abgeschlossenem Ingestion-Prozess
Evaluierungsstatus
Wir befinden uns aktuell in der Evaluierungsphase. Erste Tests zeigen eine einfache Integration und gute Retrieval-Qualität out of the box.
Weitere Informationen
- Website: ragie.ai
- Dokumentation: docs.ragie.ai
Ragie ist ein RAG-as-a-Service-Plattform, die das Erstellen von Retrieval-Augmented-Generation-Pipelines stark vereinfacht. Sie übernimmt Document Ingestion, Chunking, Embedding und Retrieval als verwalteten Dienst – ohne eigene Vektor-Datenbank oder Embedding-Pipeline aufsetzen zu müssen.
Was Ragie bietet
- Managed RAG-Pipeline: Upload von Dokumenten (PDF, DOCX, HTML, Notion, Google Drive u. a.) über API oder Connector
- Automatisches Chunking & Embedding: Ragie übernimmt die gesamte Vorverarbeitungskette
- Retrieval API: Einfache REST-API für semantische Suche und kontextbasierte Antworten
- Partitionen: Mandantenfähige Datentrennung für Multi-Tenant-Anwendungen
- Webhooks: Benachrichtigungen bei abgeschlossenem Ingestion-Prozess
Evaluierungsstatus
Wir befinden uns aktuell in der Evaluierungsphase. Erste Tests zeigen eine einfache Integration und gute Retrieval-Qualität out of the box.
Weitere Informationen
- Website: ragie.ai
- Dokumentation: docs.ragie.ai