Ducky

Ducky 是一个完全托管的 AI 检索服务，为开发者提供无缝的基础设施，用于构建复杂的 AI 搜索应用。它专门设计用于简化检索增强生成（RAG）的复杂性，让开发者能够专注于创造卓越的用户体验，而不是与底层基础设施作斗争。Ducky 处理从数据处理到提供高度相关结果的整个检索流程，是为任何由大语言模型（LLM）驱动的应用添加上下文感知能力的理想解决方案。

该平台的核心使命是消除与现代 AI 搜索相关的技术障碍，例如选择合适的向量数据库、管理嵌入模型、实现有效的内容分块以及微调重排序算法。通过提供一个统一、高性能的系统，Ducky 使各种技能水平的开发者都能以最少的时间和精力，将强大的语义搜索功能集成到他们的项目中。

如何使用 Ducky

Ducky 的入门过程设计得非常简单快捷，通常不到5分钟即可完成。以下是开发者的典型工作流程：

1. 注册并获取 API 密钥：首先，在 Ducky 网站上创建一个账户。您可以从慷慨的免费套餐开始，无需信用卡。注册后，您将收到唯一的 API 密钥。
2. 安装 SDK：Ducky 提供了一个简单直观的 Python SDK。使用单个命令将其安装到您的项目环境中：pip install duckyai。
3. 初始化和索引数据：在您的 Python 代码中，使用您的 API 密钥导入并初始化 Ducky 客户端。然后您可以创建一个索引并开始添加您的文档（文本、文件等）。Ducky 会自动处理分块和嵌入等复杂过程。
4. 检索信息：使用 retrieve 方法执行语义搜索。只需提供您的索引名称和用户查询。Ducky 的多阶段系统会处理查询，执行混合搜索，并对结果进行重排序，以返回最准确和相关的信息。
5. 与 LLM 集成：检索到的上下文可以无缝地传递给任何大语言模型（LLM），以生成信息充分、准确且无幻觉的答案。

Ducky 的核心功能

• 完全托管的 RAG 基础设施：无需管理向量数据库、嵌入模型、重排序器或部署基础设施。
• 先进的多阶段检索：该系统采用复杂的流程，包括自动数据分块、查询重写、混合搜索（结合关键词和语义搜索）以及最终的重排序阶段，以实现最高准确性。
• 简单的 Python SDK：一个对开发者友好的 SDK，附有全面的文档，只需几行代码即可完成集成。
• 高性能：针对低延迟搜索和高效索引进行了优化，确保快速响应的用户体验。
• 可扩展架构：旨在从免费套餐的小型业余项目扩展到拥有数百万文档的大型企业应用。
• 无缝的 LLM 代理集成：可轻松作为 LLM 代理的工具，为它们提供可靠的外部上下文，以生成相关和真实的回应。

Ducky 的使用案例

Ducky 功能多样，可应用于广泛的场景：

• 内部知识库聊天机器人：为内部文档（如 Confluence、公司手册）构建智能聊天机器人，为员工提供即时、准确的答案。
• AI 驱动的客户支持：创建自动化支持代理，通过从帮助文章、常见问题解答和产品手册中检索信息来解决客户查询。
• 语义代码搜索：使开发者能够使用自然语言查询搜索大型代码库，以查找相关函数、类和代码片段。
• 法律与金融文档分析：开发工具，帮助律师和分析师快速搜索和查询大量法律合同、案例文件或财务报告。
• SaaS 功能增强：将 AI 驱动的搜索集成到现有软件中，例如使 CRM 能够回答有关交易数据或客户历史的问题。

Ducky 的优势特点

与从头开始构建 RAG 系统相比，Ducky 具有显著优势：

• 快速上市：将开发时间从数周或数月急剧缩短至数小时。
• 降低复杂性：消除了构建和维护生产级检索系统所需的深厚机器学习专业知识。
• 卓越的准确性：多阶段检索过程提供的结果比简单的向量相似性搜索更相关。
• 透明且可预测的定价：清晰的、基于用量的定价模式和慷慨的免费套餐，使其适用于从个人开发者到大公司的所有人。
• 专注于核心产品：让开发团队能够专注于其应用的独特功能，而不是 AI 基础设施。

定价和计划

Ducky 提供透明且可扩展的定价模式，适用于项目的不同阶段：

• Build 计划：每月0美元（永久免费）。包括10万索引 token 和10万检索 token，非常适合业余爱好者和初期开发。
• Launch 计划：每月12美元。每月包括30万索引 token 和30万检索 token，并可选择购买额外的 token。非常适合即将上线的应用。
• Grow 计划：每月290美元。每月包括300万索引 token 和300万检索 token，额外 token 费率更低，并提供专门的 Slack 支持。专为已发布并正在扩展的应用设计。

没有隐藏费用，您可以立即开始构建，无需信用卡。