Retrieval-Pipelines, Chunking, Embeddings, Reranking und Dokumentenparsing.
Document-to-RAG-Pipeline im Komplett-Paket, von einem Team, das es im Tencent-Maßstab betreibt.
Die unglamouröse Parsingschicht, die entscheidet, ob Ihr RAG überhaupt funktioniert.
Datenframework für die Aufnahme, Indizierung und Abrufung — am stärksten bei dokumentlastigen RAG.
Wandelt PDFs, HTML und Scans in saubere, strukturierte Elemente um, die Ihr Retriever tatsächlich nutzen kann.
End-to-End-RAG-Motor mit templatebasierter Chunking, der für Kunden präsentierbar ist.
Feinabstimmung kodiert Verhalten; Abruf liefert Fakten. Wenn man fragt, was besser ist, stellt man die falsche Frage — man sollte fragen, wie oft das zugrunde liegende Wissen sich…