GraphlitСерверless-платформа RAG-as-a-Service для створення AI-додатків та агентів над вільною інформацією

4.7 (6)

Перевірено Daniel Nikulshyn·Оновлено травень 2026 р.

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

Огляд

Graphlit — платформа управління backend, яка виконує важкі роботи зі згенерованої обробки на основі отримання даних, дозволяючи розробникам споживати, обробляти та запитувати розподілені вміст без створення власної поточної системи. Вона підєднується до джерел, таких як документи, аудіо, відео та вебдані, після чого автоматично видаляє текст, генерує векторизацію та зберігає усі дані у знаковій мережі, яка вже зберігає запит до LLM. Портал надає доступ до своїх можливостей через API та SDK, чим робить його придатним для команд, які працюють над створенням агентів AI, чатботів, пошукових можливостей чи процесів обробки вмісту. Абстракція зберігання вектора дані, парсинг, транскрипцію та розподілення у одного сервісу є метою цього забезпечення – забезпечити звичайний шлях від первинних даних до готових AI-функцій.

Ключові функції

Автоматичний споживання документів, медіа та даних із мережі
Вбудовані вимірювання вкладеності та пошук за векторами
Конструювання знакових графів на основі вільної інформації
Транскрипція та витягування вмісту
Інструменти організацій для агентів та робіт зв'язку
API REST та розробницькі SDK
Випускова сторінка та використання послуг із розробкою
API та SDK-ів для розробників
Виконання роботи із споживанням даних
Пошук та збереження даних з вільної інформації
Пошук та зберігання інформації з вільної інформації

Ціни

Модель: Freemium
Категорія: AI-агенти
Рейтинг: 4.7 / 5 (6)

Кейси використання

Збудувати AI-персонажів зі внутрішніх документів

Передбачати компанії та залишати для обробки розпізнавання, вимірювання вкладеності та виведення для розробників швидко створення персонажів-ботів, які відповідають питаннях, ґрунтованих у внутрішній зміст.

Поїхати AI-агентів з багатосенсорними контекстами

Використовувати API та SDK Graphlit щоб зробити доступ до джерел аудіо, відео та мережевої інформації із єдиною знакову мережею відповідно до кожного кожного спеціалізованого споживання.

Додати семантичний пошук у застосунках

Використовувати уніфіковану мережу знакових даних із універсальними вимірюваннями вкладеності і пошуком векторним для виконувати семантичний пошук згідно зі змішаним вмістом, відбиваючи роботу щодо управління базами даних безпосередньому.

Автоділегування робіт медійної транскрипції та аналізу вмісту

Забезпечувати аудіо та відео для автоматичного транскрипції, витягування змісту і організацій робіт із застосуванням генераторов ліній ЛМ для обробки змісту або згорнення вмісту.

Плюси і мінуси

Плюси

Забороняє розвиток власної збірки RAG
Обробляє різноманітні формати вмісту, включаючи аудіо та відео
Серверless-форма знижує навантаження системи
SDKs та API-і спрощують інтеграцію

Мінуси

Лишає менше управління за допомогою власної збірки
Підвищення вартості за послугами може бути не передбачуваним на великих масштабах
Потрібно довіряти третім особам із своїми відомостями

Відгуки

4.7

Середнє з 6 оцінок.

Увійди, щоб залишити відгук.

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.