Neum AI是一个由Neum公司开发的框架，旨在构建用于检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）和语义搜索的数据基础设施。该产品提供了一系列连接器，帮助用户快速搭建数据管道，将现有的非结构化和结构化数据转换为向量嵌入，以便用于生成搜索索引。Neum AI的核心功能包括数据加载、分块和嵌入等关键数据转换，以及与常见服务的内置连接器。
Neum AI的主要功能包括：
快速配置RAG管道：通过内置的连接器和开放源代码SDK，用户可以轻松配置数据流。实时同步：向量嵌入可以实时同步到向量数据库。可扩展架构：支持数十亿数据点的嵌入生成和摄入。内置检索：根据数据的组织结构和关联的元数据提供内置检索功能。自我改进：通过提供检索质量的反馈来提高上下文质量。监控与治理：监控搜索和数据移动等行为。Neum AI的独特之处在于其专注于RAG管道的构建，以及提供实时同步和自我改进等功能。
以下是使用Neum AI的基本步骤：
配置数据源：选择要从中拉取数据的数据源。配置嵌入模型：选择用于数据嵌入的模型。配置向量存储：设置用于存储向量嵌入的存储位置。运行管道：执行数据管道，并通过搜索进行验证。选择环境：Neum AI支持在本地和云环境中创建和运行RAG管道。Neum AI适合那些需要构建高效、可扩展且可靠的数据管道的开发者和数据工程师。特别是那些涉及大量数据处理的组织，如大型企业、研究机构和数据科学团队，可以从中受益。
Neum AI的价格信息未在公开资料中明确列出，可能需要直接联系Neum公司获取具体的定价方案。
Neum AI是一个功能强大的框架，旨在帮助用户构建用于检索增强生成和语义搜索的数据基础设施。其提供的数据连接器、实时同步和自我改进等功能，使其成为一个适用于处理大量数据的应用场景的理想选择。尽管价格信息不明确，但Neum AI的灵活性和可扩展性使其成为开发者和数据工程师值得考虑的工具。
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