Ducky

Ducky là một dịch vụ truy xuất AI được quản lý hoàn toàn, cung cấp cho các nhà phát triển một cơ sở hạ tầng liền mạch để xây dựng các ứng dụng tìm kiếm AI tinh vi. Nó được thiết kế đặc biệt để đơn giản hóa sự phức tạp của Tạo sinh Tăng cường bằng Truy xuất (RAG), cho phép các nhà phát triển tập trung vào việc tạo ra trải nghiệm người dùng đặc biệt thay vì phải vật lộn với cơ sở hạ tầng cơ bản. Ducky xử lý toàn bộ quy trình truy xuất, từ xử lý dữ liệu đến cung cấp kết quả có độ liên quan cao, làm cho nó trở thành một giải pháp lý tưởng để thêm các khả năng nhận biết ngữ cảnh vào bất kỳ ứng dụng nào được hỗ trợ bởi LLM.

Sứ mệnh cốt lõi của nền tảng là trừu tượng hóa các rào cản kỹ thuật liên quan đến tìm kiếm AI hiện đại, chẳng hạn như chọn cơ sở dữ liệu vector phù hợp, quản lý các mô hình nhúng, triển khai phân mảnh nội dung hiệu quả và tinh chỉnh các thuật toán xếp hạng lại. Bằng cách cung cấp một hệ thống thống nhất, hiệu suất cao, Ducky trao quyền cho các nhà phát triển ở mọi cấp độ kỹ năng để tích hợp các chức năng tìm kiếm ngữ nghĩa mạnh mẽ vào dự án của họ với nỗ lực và thời gian tối thiểu.

Cách sử dụng Ducky

Bắt đầu với Ducky được thiết kế để đơn giản và nhanh chóng, thường mất chưa đến 5 phút. Dưới đây là quy trình làm việc điển hình cho một nhà phát triển:

1. Đăng ký & Nhận khóa API: Đầu tiên, tạo một tài khoản trên trang web Ducky. Bạn có thể bắt đầu với gói miễn phí hào phóng mà không cần thẻ tín dụng. Sau khi đăng ký, bạn sẽ nhận được khóa API duy nhất của mình.
2. Cài đặt SDK: Ducky cung cấp một SDK Python đơn giản và trực quan. Cài đặt nó vào môi trường dự án của bạn bằng một lệnh duy nhất: pip install duckyai.
3. Khởi tạo và Lập chỉ mục dữ liệu: Trong mã Python của bạn, nhập và khởi tạo máy khách Ducky bằng khóa API của bạn. Sau đó, bạn có thể tạo một chỉ mục và bắt đầu thêm tài liệu của mình (văn bản, tệp, v.v.). Ducky tự động xử lý các quy trình phức tạp của việc phân mảnh và nhúng.
4. Truy xuất thông tin: Sử dụng phương thức retrieve để thực hiện tìm kiếm ngữ nghĩa. Chỉ cần cung cấp tên chỉ mục và truy vấn của người dùng. Hệ thống đa giai đoạn của Ducky xử lý truy vấn, thực hiện tìm kiếm kết hợp và xếp hạng lại kết quả để trả về thông tin chính xác và phù hợp nhất.
5. Tích hợp với LLM: Ngữ cảnh được truy xuất có thể được chuyển liền mạch đến bất kỳ Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) nào để tạo ra các câu trả lời có thông tin, chính xác và không bị ảo giác.

Tính năng chính của Ducky

• Cơ sở hạ tầng RAG được quản lý hoàn toàn: Loại bỏ nhu cầu quản lý cơ sở dữ liệu vector, mô hình nhúng, bộ xếp hạng lại hoặc cơ sở hạ tầng triển khai.
• Quy trình truy xuất đa giai đoạn nâng cao: Hệ thống sử dụng một quy trình tinh vi bao gồm phân mảnh dữ liệu tự động, viết lại truy vấn, tìm kiếm kết hợp (kết hợp tìm kiếm từ khóa và ngữ nghĩa) và giai đoạn xếp hạng lại cuối cùng để có độ chính xác tối đa.
• SDK Python đơn giản: Một SDK thân thiện với nhà phát triển với tài liệu toàn diện cho phép tích hợp chỉ trong vài dòng mã.
• Hiệu suất cao: Được tối ưu hóa cho tìm kiếm có độ trễ thấp và lập chỉ mục hiệu quả, đảm bảo trải nghiệm người dùng nhanh chóng và phản hồi nhanh.
• Kiến trúc có thể mở rộng: Được xây dựng để mở rộng từ các dự án sở thích nhỏ trên gói miễn phí đến các ứng dụng doanh nghiệp quy mô lớn với hàng triệu tài liệu.
• Tích hợp liền mạch với các tác nhân LLM: Dễ dàng hoạt động như một công cụ cho các tác nhân LLM, cung cấp cho chúng ngữ cảnh bên ngoài đáng tin cậy để tạo ra các phản hồi phù hợp và thực tế.

Các trường hợp sử dụng Ducky

Ducky rất linh hoạt và có thể được áp dụng cho một loạt các ứng dụng:

• Chatbot cơ sở kiến thức nội bộ: Xây dựng các chatbot thông minh cho tài liệu nội bộ (ví dụ: Confluence, sổ tay công ty) cung cấp cho nhân viên câu trả lời tức thì và chính xác.
• Hỗ trợ khách hàng bằng AI: Tạo các tác nhân hỗ trợ tự động có thể giải quyết các thắc mắc của khách hàng bằng cách truy xuất thông tin từ các bài viết trợ giúp, câu hỏi thường gặp và hướng dẫn sử dụng sản phẩm.
• Tìm kiếm mã nguồn ngữ nghĩa: Cho phép các nhà phát triển tìm kiếm các cơ sở mã lớn bằng các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên để tìm các hàm, lớp và đoạn mã có liên quan.
• Phân tích tài liệu pháp lý & tài chính: Phát triển các công cụ để luật sư và nhà phân tích nhanh chóng tìm kiếm và trò chuyện với các hợp đồng pháp lý, hồ sơ vụ án hoặc báo cáo tài chính sâu rộng.
• Nâng cao tính năng SaaS: Tích hợp tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI vào phần mềm hiện có, chẳng hạn như cho phép CRM trả lời các câu hỏi về dữ liệu giao dịch hoặc lịch sử khách hàng.

Ưu điểm của Ducky

Ducky mang lại những lợi thế đáng kể so với việc xây dựng một hệ thống RAG từ đầu:

• Tốc độ ra mắt thị trường: Giảm đáng kể thời gian phát triển từ vài tuần hoặc vài tháng xuống chỉ còn vài giờ.
• Giảm độ phức tạp: Trừu tượng hóa chuyên môn sâu về ML cần thiết để xây dựng và duy trì một hệ thống truy xuất cấp sản xuất.
• Độ chính xác vượt trội: Quá trình truy xuất đa giai đoạn mang lại kết quả phù hợp hơn so với tìm kiếm tương tự vector đơn giản.
• Giá cả minh bạch & có thể dự đoán: Giá cả rõ ràng, dựa trên mức sử dụng với gói miễn phí hào phóng giúp mọi người từ các nhà xây dựng cá nhân đến các công ty lớn đều có thể tiếp cận.
• Tập trung vào sản phẩm cốt lõi: Cho phép các nhóm phát triển tập trung vào các tính năng độc đáo của ứng dụng thay vì cơ sở hạ tầng AI.

Giá cả và gói dịch vụ

Ducky cung cấp một mô hình định giá minh bạch và có thể mở rộng phù hợp với các giai đoạn khác nhau của một dự án:

• Gói Build: $0/tháng (Miễn phí mãi mãi). Bao gồm 100k token chỉ mục và 100k token truy xuất, hoàn hảo cho những người có sở thích và phát triển ban đầu.
• Gói Launch: $12/tháng. Bao gồm 300k token chỉ mục và 300k token truy xuất mỗi tháng, với các tùy chọn mua thêm token. Lý tưởng cho các ứng dụng sắp ra mắt.
• Gói Grow: $290/tháng. Bao gồm 3 triệu token chỉ mục và 3 triệu token truy xuất mỗi tháng, với mức giá thấp hơn cho các token bổ sung và hỗ trợ Slack chuyên dụng. Được thiết kế cho các ứng dụng đã phát hành và đang mở rộng.

Không có phí ẩn, và bạn có thể bắt đầu xây dựng ngay lập tức mà không cần thẻ tín dụng.