Graphlit

Graphlit ist eine umfassende Wissens-API-Plattform, die speziell für Entwickler konzipiert wurde, die die nächste Generation von KI-Anwendungen und -Agenten erstellen. Sie dient als vollständige Backend-Lösung und handhabt den gesamten Lebenszyklus unstrukturierter Daten – von der Aufnahme und Verarbeitung bis hin zur Speicherung und zum Abruf. Durch das Angebot eines leistungsstarken RAG-as-a-Service (Retrieval-Augmented Generation) und GraphRAG-Systems entfällt für Entwickler die Notwendigkeit, komplexe Datenpipelines zu erstellen und zu warten, sodass sie sich auf die Schaffung innovativer Benutzererlebnisse konzentrieren können.

Die Plattform basiert auf einer serverlosen, cloud-nativen Architektur, die Skalierbarkeit und Kosteneffizienz gewährleistet. Sie kann Daten aus einer Vielzahl von Quellen aufnehmen, darunter Websites, Cloud-Speicher, SharePoint, Podcasts, Jira, Notion, YouTube, E-Mail und Slack. Sie verarbeitet nahtlos verschiedene Datenformate wie Dokumente (PDF, DOCX), Audio, Video und Bilder, extrahiert automatisch Text, transkribiert Audio und reichert Daten an, um sie für die Interaktion mit LLMs vorzubereiten.

Wie man Graphlit verwendet

Die Verwendung von Graphlit ist ein optimierter Prozess für Entwickler:

1. Anmelden & Konfigurieren: Melden Sie sich zunächst für ein kostenloses Graphlit-Konto an, um Ihre Projekt-Anmeldeinformationen zu erhalten, einschließlich einer Organisations-ID, einer Umgebungs-ID und eines JWT-Geheimnisses.
2. Mit SDKs integrieren: Integrieren Sie die Graphlit-API in Ihre Anwendung mithilfe nativer SDKs, die für Python, Node.js und .NET verfügbar sind. Dies bietet eine einfache Schnittstelle zu allen Plattformfunktionen.
3. Ingestion-Feeds definieren: Erstellen und konfigurieren Sie Daten-Feeds, um Inhalte automatisch aus Ihren gewünschten Quellen aufzunehmen. Sie können beispielsweise einen Feed einrichten, um eine Website zu crawlen, einen SharePoint-Ordner zu überwachen oder Nachrichten aus einem Slack-Kanal abzurufen.
4. Workflows erstellen: Passen Sie Datenverarbeitungs-Workflows an. Sie können Konnektoren wie Azure AI Document Intelligence für die erweiterte Dokumentenlayout-Extraktion oder Deepgram für hochwertige Audio-Transkription angeben.
5. Abfragen und Abrufen: Verwenden Sie die API, um leistungsstarke Suchen in Ihrer Wissensdatenbank durchzuführen. Sie können die semantische (Vektor-)Suche verwenden, um relevante Informationen basierend auf der Bedeutung zu finden, oder Inhalte mithilfe von Metadaten präzise filtern.
6. KI-Agenten erstellen: Nutzen Sie die Agent-Tools von Graphlit für Python, um sich einfach in Agenten-Frameworks wie CrewAI zu integrieren. Alternativ können Sie den Graphlit MCP (Model Context Protocol) Server verwenden, um sich mit Clients wie Claude Desktop oder Goose zu verbinden und so Agenten-Workflows direkt in diesen Tools zu ermöglichen.

Kernfunktionen von Graphlit

• Automatisiertes ETL für LLMs: Bietet automatisierte Daten-Feeds für die kontinuierliche Aufnahme. Es extrahiert Text und Tabellen aus Dokumenten und Bildern mit OCR und LLMs, transkribiert Audio mit Deepgram und führt automatisiertes Web-Scraping durch.
• RAG-as-a-Service: Bietet intelligente Textextraktion und -segmentierung, integrierte Vektor-Embeddings und die Verwaltung des Konversationsverlaufs. Es unterstützt auch GraphRAG für die LLM-basierte Entitätsextraktion.
• Multimodale Fähigkeiten: Integriert mit großen multimodalen Modellen (LMMs) wie GPT-4o von OpenAI und Sonnet 3.5 von Anthropic. Es kann Bildbeschreibungen generieren, visuelle Objekterkennung durchführen und Ähnlichkeitssuche über Bild-Embeddings ermöglichen.
• Umfassende Datenquellenintegration: Verbindet sich mit einer breiten Palette von Quellen wie Websites, Cloud-Speicher (Azure Blob, S3), SharePoint, Podcasts (RSS), Jira, Notion, YouTube, E-Mail (Gmail, Outlook) und Kommunikationsplattformen (Slack, Discord, Teams).
• Entwickler-First-Design: Von Entwicklern für Entwickler entwickelt. Es bietet eine serverlose, cloud-native Plattform ohne zu verwaltende Infrastruktur, native SDKs, eine mandantenfähige Architektur mit RBAC und Datenverschlüsselung im Ruhezustand.
• KI-Agenten-Tools: Bietet eine Reihe von Tools für Python zur Integration in Frameworks wie CrewAI, die es Agenten ermöglichen, Aufgaben wie Web-Scraping, Datenaufnahme, RAG-basiertes Prompting und Inhaltserstellung durchzuführen.

Anwendungsfälle für Graphlit

Die vielseitige Plattform von Graphlit unterstützt eine breite Palette von Anwendungen:

• Intelligente Chatbots: Erstellen Sie Chatbots, die Fragen präzise auf der Grundlage einer privaten Wissensdatenbank aus PDFs, Word-Dokumenten, Website-Inhalten und mehr beantworten können.
• Automatisierte Forschungsagenten: Erstellen Sie KI-Agenten, die Webrecherchen durchführen, Wettbewerber-Websites crawlen, Branchenberichte aufnehmen und zusammengefasste Erkenntnisse generieren können.
• Medienanalyse: Nehmen Sie Audio von Podcasts oder Videos auf und transkribieren Sie es, und verwenden Sie dann die semantische Suche, um Inhalte zu analysieren, spezifische Zitate zu finden oder diskutierte Trends zu identifizieren.
• Unternehmenssuche: Implementieren Sie eine leistungsstarke Suchmaschine für alle Unternehmensdaten, einschließlich SharePoint, Jira, Slack und E-Mail, damit Mitarbeiter Informationen sofort finden können.
• Strukturierte Datenextraktion: Automatisieren Sie den Prozess des Extrahierens spezifischer Informationen von Webseiten (z. B. E-Commerce-Websites) in ein strukturiertes JSON-Format zur Analyse oder Datenbankbefüllung.

Vorteile von Graphlit

Graphlit bietet Entwicklern erhebliche Vorteile:

• Geschwindigkeit und Effizienz: Beschleunigt die Entwicklung von KI-Anwendungen drastisch, indem ein fertiges, robustes Daten-Backend bereitgestellt wird.
• Einheitliche Plattform: Eine einzige, kohäsive API für Aufnahme, Verarbeitung und Abruf, die den Technologie-Stack vereinfacht und die Integrationskomplexität reduziert.
• Skalierbarkeit und Kostenkontrolle: Die serverlose Architektur skaliert automatisch mit der Nachfrage, und das nutzungsbasierte Preismodell stellt sicher, dass Sie nur für die verbrauchten Ressourcen bezahlen.
• Flexibilität und Leistung: Unterstützt ein riesiges Ökosystem von Datenquellen, Formaten und Integrationen mit führenden LLMs und Agenten-Frameworks.
• Zukunftssicher: Mit fortschrittlichen Konzepten wie GraphRAG und Multimodalität entwickelt, die die Erstellung hochkomplexer und leistungsfähiger KI-Systeme ermöglichen.

Preise und Pläne

Graphlit bietet ein Freemium-Modell mit Plänen, die auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind:

• Kostenlos: 0 $/Monat. Beinhaltet 100 Credits, bis zu 1 GB Inhaltsspeicher, 1000 Inhaltselemente, 3 Feeds und 100 Chatbot-Konversationen. Perfekt für den Einstieg.
• Hobby: 49 $/Monat + Nutzung (0,10 $/Credit). Beinhaltet alles aus dem kostenlosen Plan, mit erhöhten Limits auf 10 GB Speicher, 10.000 Inhaltselemente und unbegrenzte Feeds/Konversationen.
• Starter: 199 $/Monat + Nutzung (0,09 $/Credit - 10 % Rabatt). Beinhaltet alles aus dem Hobby-Plan, mit 100 GB Speicher und unbegrenzten Inhaltselementen sowie priorisiertem Support.
• Growth: 999 $/Monat + Nutzung (0,08 $/Credit - 20 % Rabatt). Beinhaltet alles aus dem Starter-Plan, mit unbegrenztem Speicher und einem dedizierten technischen Ansprechpartner.

Credits sind eine aggregierte Einheit aus Rechenleistung, Speicher und API-Nutzung. Zum Beispiel kann 1 Credit ungefähr 5 PDF-Seiten, 10 Minuten Audio oder 10 Webseiten verarbeiten.