产品介绍
Agentset 是什么？
Agentset 是面向开发者的生产级检索增强生成基础设施，用于在软件产品中构建搜索和问答功能。团队无需自行搭建和维护完整的数据摄取与检索管道，也能在文档规模、使用量和查询复杂度增长时提供基于资料的回答。
Agentset 不仅处理文本，也能检索图片、图表和表格内容。平台支持 22 种以上文件格式，并提供元数据过滤、混合搜索、重排序、智能体推理和自动引用。开发者可以通过 JavaScript 或 Python SDK 上传数据、查询命名空间，也可以借助 MCP Server 或 AI SDK 把知识库接入外部应用。
平台采用模型无关设计，用户可以自行选择向量数据库、嵌入模型和 LLM。官网列出的兼容对象包括 OpenAI、Anthropic、Google AI、Azure、Cohere、Pinecone、Qdrant、Mistral 和 DeepSeek 等。
如何使用 Agentset
- 创建账户，并用 API Key 初始化 JavaScript 或 Python SDK。
- 为应用的知识库创建或选择命名空间。
- 为受支持的文件创建摄取任务，并添加需要用于过滤的元数据。
- 通过命名空间的搜索或对话接口检索内容并生成带来源的回答。
- 使用 SDK、AI SDK 集成或 MCP Server 将能力接入应用。
核心功能
- 多模态检索： 可检索文本、图片、图表和表格中的信息。
- 自动来源引用： 为回答附加来源，便于用户检查依据。
- 元数据过滤： 将检索范围限制在相关的数据子集。
- 多格式摄取： JavaScript 和 Python SDK 支持 22 种以上文档与数据格式。
- 模型无关架构： 可选择所需的 LLM、嵌入模型和向量数据库。
- 生产级检索管道： 在一个系统中整合摄取、切分、混合搜索、重排序和智能体推理。
使用场景
- 产品内知识搜索： 软件团队基于自有文档为产品增加搜索和问答。
- 大型文档集合： 组织从法律、政务、研究或其他大规模资料中检索答案。
- 多模态知识库： 团队查询同时包含表格、图表、图片和正文的文档。
- 外部智能体访问： 开发者通过 MCP Server 向兼容应用开放知识库。
常见问题
Agentset 适合谁？
它面向需要基于自有数据构建生产级搜索或问答应用的开发者和工程团队。
Agentset 会为回答提供引用吗？
会。官网说明平台会自动标注回答来源，方便用户检查。
可以自行选择模型和向量数据库吗？
可以。Agentset 支持用户选择 LLM、嵌入模型和向量数据库。
Agentset 能处理哪些内容？
平台支持 22 种以上文件格式，并可处理文本、图片、图表和表格。
