构建有依据、可靠的 RAG 流程
RAG 模型依赖于准确、新款/新品的信息。Decodo 确保您的数据摄取层结构清晰、持续更新，且不会因技术障碍而被阻断。
将实时内容流式传输至您的向量数据库
持续收集新款/新品的页面、文章、列表、评论和文档。
规整解析便于嵌入使用
AI 解析器去除版式噪声，输出完美适配嵌入的 JSON/Markdown 格式。
连接您的整个 RAG 技术栈
支持 LangChain、LlamaIndex、Pinecone、Qdrant、Weaviate、pgvector 等。
无需担忧基础设施
我们为您处理网络、轮换、重试、指纹识别和 JS 渲染。
探索解决方案，快速实现价值
选择网络、网络自动化API或网站访问工具，专为快速入门和自动化友好型工作流程而设计。
什么是网络？
网络充当您的设备与互联网之间的中间人。流量通过备用IP地址路由后，可支持多地区网络连接，并提供稳定、安全的网络访问体验。
常见问题解答
Decodo 在 RAG 流程中扮演什么角色？
Decodo 负责处理 RAG 的数据摄取层。我们帮助您持续收集新款/新品的公开网络数据，绕过封锁和验证码，并将原始 HTML 转换为结构化格式，以便在向量数据库中进行索引，并在推理时供大语言模型检索。
我可以将 Decodo 用于实时或持续更新的 RAG 系统吗？
可以。Decodo 专为持续检索工作流而构建。您可以通过 n8n、LangChain 或 MCP 服务器安排周期性数据处理、流式更新或触发刷新，让您的知识库无需人工干预即可保持新款/新品状态。
Decodo 为 RAG 支持哪些数据格式？
您可以通过 AI 解析器以 HTML、JSON、Markdown 或解析后的 JSON 格式获取数据。这使您可以轻松地将内容分块、嵌入并索引到 Pinecone、Weaviate、Qdrant 等向量数据库或内部存储系统中。