What is Graphlit?
构建由人工智能驱动的应用程序通常涉及处理非结构化数据、集成多个工具和管理复杂的基础设施。Graphlit 通过提供一种 Serverless 的 RAG-as-a-Service 平台简化了这一过程，该平台负责处理从数据摄取到智能文本提取、向量嵌入和对话历史记录的所有事务。无论您是构建聊天机器人、总结文档还是创建知识图谱，Graphlit 都能提供您所需的工具——无需您管理服务器或将不同的系统拼凑在一起。
主要特性
✨ 从任何来源摄取数据
连接到网页、云存储（Google Drive、Dropbox）、协作工具（Slack、Notion）、项目管理平台（Jira）、电子邮件、RSS 订阅等。
优势：专注于构建您的应用程序，而 Graphlit 会从任何存储位置提取数据。
✨ 自动化文本提取和分块
使用 OCR 和高级 LLM 从 PDF、Word 文档、图像、音频和视频中提取结构化文本。
优势：通过自动化准备用于 AI 模型的非结构化数据的繁琐任务来节省时间。
✨ 内置向量搜索和嵌入
使用元数据过滤和基于相似性的查询在您的内容中执行语义搜索。
优势：更快地检索相关信息，即使处理海量数据集也是如此。
✨ 多模态支持
通过诸如 OpenAI GPT-4o 和 Anthropic Sonnet 3.5 之类的集成，不仅可以处理文本，还可以处理图像、音频和视频。
优势：构建更丰富的多模态 AI 应用程序，而无需担心兼容性问题。
✨ 基于使用量的定价
只需为您的使用付费，起价为每个信用点 0.10 美元。免费层级包括 100 个信用点，可供您入门。
优势：经济实惠地扩展您的项目，无论您是个人开发者还是大型团队的一员。
用例
1. 构建用于客户支持的聊天机器人
想象一下创建一个聊天机器人，它可以根据内部文档、常见问题解答和过去的工单来回答客户问题。借助 Graphlit，您可以摄取所有这些资源，生成向量嵌入，并启用语义搜索以确保准确的响应。无需设置数据库或管理基础设施——只需专注于设计对话流程即可。
2. 为学者总结研究论文
作为一名研究人员，您可能希望快速总结以 PDF 格式存储的数十篇学术论文。Graphlit 提取文本，智能地对其进行分块，并使用 LLM 生成简洁的摘要。您甚至可以使用外部 API 数据（例如相关的 Wikipedia 文章）来丰富摘要。
3. 为企业创建知识图谱
对于希望组织其知识产权的企业，Graphlit 会从摄取的内容中自动构建知识图谱。启用实体提取以识别关键概念（人物、地点、产品），并使用来自 Crunchbase 或 Wikipedia 等来源的元数据来丰富它们。这会创建一个动态的、相互连接的组织数据视图。
结论
Graphlit 使开发人员能够构建复杂的 AI 应用程序，而无需管理基础设施或集成无数工具的麻烦。其全面的功能集——从自动化 ETL 管道到多模态支持——使其非常适合任何处理非结构化数据的人。无论您是原型设计聊天机器人、分析研究论文还是组织企业知识，Graphlit 都可以加速开发并降低复杂性。
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Source: Similarweb (Sep 24, 2025)
Graphlit was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2023-12-25.
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