GraphlitServerless RAG-as-a-Service für die Entwicklung von AI-Anwendungen und -Agenten auf unstrukturierten Daten.

4.7 (6)

Geprüft von Daniel Nikulshyn·Aktualisiert Mai 2026

RAG API Serverless Knowledge Graph Developer Tools Vector Search Backend-as-a-Service

Übersicht

Graphlit ist eine verwaltete Backend-Plattform, die das schwere Heben bei Retrieval‑augmented Generation übernimmt und Entwicklern ermöglicht, unstrukturierte Inhalte zu ingestieren, zu verarbeiten und zu abfragen, ohne eine eigene Pipeline zusammenzustellen. Sie verbindet sich mit Quellen wie Dokumenten, Audio, Video und Web‑Daten, extrahiert dann automatisch Text, generiert Embeddings und speichert alles in einem Knowledge Graph, der für LLM‑Abfragen bereitsteht. Die Plattform stellt ihre Funktionen über APIs und SDKs bereit, was sie für Teams, die KI‑Agenten, Chatbots, Sucherlebnisse oder Content‑Workflows entwickeln, geeignet macht. Durch die Abstraktion von Vektorspeicherung, Parsing, Transkription und Orchestrierung in einem einzigen Service will Graphlit den Weg von Rohdaten zu produktionsbereiten KI‑Features verkürzen.

Hauptfunktionen

Automatisierte Eingabe von Dokumenten, Medien und Webquellen
Einbettung und Vektorsuche direkt integriert
Konstruktion von Wissensgraphen aus den Daten
Automatische Transkription und Inhaltsauszug
Agenten- und Workflow-Orchestrierungstools
REST-API und Entwickler-SDKs zur Integration
Überwachungskonfigurationen zur Anpassung an verschiedene Anwendungsfälle

Preise

Modell: Freemium
Kategorie: AI Agents
Bewertung: 4.7 / 5 (6)

Anwendungsfälle

Bauen von AI-Chatsbots über interne Dokumente

Ingestieren Unternehmen-Dokumente und lassen Graphlit die Parsierung, Einbettung und Retrieval abwickeln, sodass sich Entwickler schnell auf die Konstruktion von Chatsbots, die Fragen mit Inhalten aus proprietären Daten beantworten können.

Steuern von AI-Agenten über multimodale Kontexte

Nutzen Sie die APIs und Entwicklers SDKs, um Agents eine suchbare Zugriff auf Audio, Video und Webquellen über einen einheitlichen Wissensgraph geben, ohne eigenen Ingestionpipelines zu errichten.

Add semantischer Suche zu Application

Nutzen Sie die Einbettung und Vektorsuche direkt in Graphlit, um semantische Sucherlebnisse zu bereitstellen und vermeiden Sie die Verwaltung von Vektordatenbanken.

Automatisieren Sie Medienerfassung und -analyse-Workflows

Füttern Sie Audio und Video zu Graphlit ein, um sie automatisch zu transkribieren, Inhalte auszugsweise zu verarbeiten und Downstream-LLM-Arbeiten zum weiteren Content zu steuern.

Pro & Contra

Pro

Entfernt die Notwendigkeit, einen eigenen RAG-Stack aufzubauen
Umfangreiches Formatunterstützung, auch Audio und Video
Serverlose Modell reduziert Infrastrukturkosten
Entwicklers SDKs und APIs vereinfachen die Integration
Übersichtlich über alle Anwendungen verfügbaren Dashboard

Contra

Minderer Kontrollevehalt wie bei einer selbst gehosteten Pipeline
Preismodelle können bei Skalierung nicht vorhersehbar sein
Vertrauen muss in eine Drittländer Einrichtung gelegt werden
Reklamationen von Daten werden nicht unterstützt

Bewertungen

4.7

Durchschnitt aus 6 Bewertungen.

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Omar Haddad

May 4, 2026

Compared a few options

Evaluated this against two competitors. Where it wins: knowledge graph construction from unstructured data and eliminates the need to build a custom RAG stack. Where it lags: usage-based pricing can be unpredictable at scale. On balance the feature set — especially built-in embeddings and vector search — justifies the 4 stars for our use case.

Aisha Khan

Jan 15, 2026

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on transcription and content extraction, and sDKs and APIs simplify integration caught me off guard. Usage-based pricing can be unpredictable at scale is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

Camille Laurent

Sep 27, 2025

Compared a few options

Evaluated this against two competitors. Where it wins: automated ingestion of documents, media, and web sources and serverless model reduces infrastructure overhead. On balance the feature set — especially built-in embeddings and vector search — justifies the 5 stars for our use case.

Robert Ainsworth

Aug 16, 2025

Use it every day

Honestly didn't expect to like it this much. REST API and developer SDKs is exactly what I needed, and sDKs and APIs simplify integration. but I reach for it almost every day now and it just clicks.

Priya Nair

Jun 20, 2025

Use it every day

Honestly didn't expect to like it this much. REST API and developer SDKs is exactly what I needed, and eliminates the need to build a custom RAG stack. but I reach for it almost every day now and it just clicks.

Frank Müller

Jun 12, 2025

Use it every day

Honestly didn't expect to like it this much. REST API and developer SDKs is exactly what I needed, and sDKs and APIs simplify integration. I do wish less control than a self-hosted pipeline, but I reach for it almost every day now and it just clicks.

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