Die Plattform bietet 4 Mainstream-Integrationsmethoden, die Entwickler je nach Technologie-Stack flexibel auswählen können:
- Native Wissensdatenbank Docking::
- Wählen Sie die vorkonfigurierte Plattform (OpenAI Storage/Dify Datasets) auf dem Bildschirm Integrieren.
- Geben Sie den API-Schlüssel der Zielplattform ein (vorherige Anmeldung erforderlich)
- Einrichten von Feldzuordnungsbeziehungen (automatische Anpassung oder manuelle Anpassung)
- API-Aufruf::
- Abrufen des eindeutigen Endpunkts, der von der Plattform bereitgestellt wird
- Abruf der neuesten Daten per POST-Anfrage (unterstützt Filterung nach Zeit/Schlüsselwort)
- Zurück zum Beispiel:
{"status": 200, "data": [{"title": "...", "embedding": [...]}]}
- Webhook-PushKonfigurieren Sie die Benachrichtigungsadresse, um die Datensynchronisation automatisch auszulösen, wenn eine zeitlich festgelegte Aufgabe abgeschlossen ist.
- Datei exportieren und wieder importierenHerunterladen von Dateien im JSON-LD-Format (mit semantischen Tags), die über Frameworks wie LangChain geladen werden
Bei Anpassungsbedarf wird dies empfohlen:
- Verwenden Sie den Parameter "customKeys", um geschäftsspezifische Felder zu definieren (z. B. die Branche des Kunden).
- Dynamische Anpassung der Datenstruktur in Verbindung mit der Funktion "Extraktion in natürlicher Sprache" ("Beim nächsten Mal bitte den Titel des Autors angeben")
- Direkter Verweis auf den Datensatz als Kontextquelle bei der Erstellung einer Web-App in Plattformen wie Dify
Bei allen Integrationsmethoden bleiben die Datenreihenfolge und die Rückverfolgbarkeit von Originaldokumenten und Änderungsprotokollen erhalten, und sie erfüllen die Anforderungen der Unternehmensprüfung.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSupametas.AI: Extraktion unstrukturierter Daten in hochverfügbare LLM-DatenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie können die von Supametas.AI verarbeiteten Daten in bestehende KI-Systeme integriert werden?
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