RagLayer
RAG como serviço, pronto para produção

Documentos entram. Respostas saem.
Nós cuidamos de todo o resto.

O RagLayer ingere, indexa e pesquisa seus documentos para gerar respostas fundamentadas, com referências aos documentos e trechos utilizados. Sem pipelines para desenvolver. Sem bancos vetoriais para gerenciar.

US$ 1 para testar · Sem cartão de crédito · Configuração em minutos

Tudo o que você precisa para RAG em produção

Pare de juntar parsers, embeddings, busca vetorial e prompts. O RagLayer é a camada RAG completa — dos documentos brutos às respostas com referências.

Ingestão de documentos

Envie seus documentos. O RagLayer extrai, divide em chunks e indexa seu conteúdo automaticamente — até mesmo documentos digitalizados ou complexos, usando processamento visual quando o texto simples não é suficiente.

Respostas com citações

Faça uma pergunta e receba uma resposta fundamentada — com os trechos exatos e os números das páginas em que ela se baseia. Sem contexto inventado.

Busca semântica + estruturada

A busca vetorial entende o significado, não apenas palavras-chave. Combine-a com filtros precisos para encontrar exatamente os documentos certos.

Metadados tipados

Defina campos personalizados — texto, número, data, booleano ou enumeração — e filtre sua base de conhecimento com precisão estruturada.

Multi-tenant e seguro

Isole dados por organização e tenant, com controle de acesso baseado em funções e chaves de API por organização. Criado para produtos que atendem múltiplos clientes.

Uma API simples

Uma única API REST limpa cobre todo o fluxo — envio de documentos, busca e respostas. Fácil de integrar em qualquer aplicação.

Ver documentação da API

Como funciona

Dos documentos às respostas com referências em três etapas.

1.

Envie seus documentos

Envie arquivos pela API ou pelo painel. O RagLayer analisa, divide em chunks e gera embeddings automaticamente.

2.

Faça perguntas em linguagem natural

Envie uma pergunta para a API — usando toda a sua base de conhecimento ou limitando a busca a um único tenant.

3.

Receba respostas com fontes

Receba respostas fundamentadas com trechos citados e números de páginas. Ou recupere os chunks brutos e envie-os para o seu próprio modelo.

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