Pipeline RAG gestita: crea Agenti AI, non infrastrutture (luglio 2026)

Introduzione

Costruire una pipeline RAG per la produzione significa gestire un intero stack infrastrutturale dei dati — modelli di embedding, database vettoriali, strategie di chunking, pipeline di acquisizione, ottimizzazione del recupero e monitoraggio dell'aggiornamento — prima che il tuo Agente risponda a una sola domanda. Nel 2026, il solo livello di recupero può assorbire più risorse ingegneristiche dell'Agente che supporta. La Jenova Agent API elimina completamente questo livello, offrendo archiviazione vettoriale interamente gestita, generazione aumentata dal recupero integrata e orchestrazione di Agenti di livello produttivo attraverso un'unica integrazione.

✅ Archiviazione vettoriale completamente gestita — nessun database da predisporre, indicizzare o scalare ✅ RAG integrato — dal caricamento della base di conoscenza al recupero basato sulle fonti, senza codice per pipeline ✅ Flessibilità multi-modello — instrada verso OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek e altri ancora ✅ Infrastruttura di livello produttivo — orchestrazione, memoria e scalabilità collaudate fin dal primo giorno

Per capire perché una RAG gestita è importante, vediamo cosa affrontano realmente gli sviluppatori quando costruiscono pipeline di recupero da zero.

Risposta rapida: cos'è una pipeline RAG gestita?

Una pipeline RAG gestita è un servizio di generazione aumentata dal recupero completamente ospitato, in cui archiviazione vettoriale, embedding, recupero e ancoraggio alla base di conoscenza sono gestiti dalla piattaforma, non dallo sviluppatore. La Jenova Agent API fornisce tutto questo come infrastruttura, non come framework da ospitare autonomamente.

Funzionalità principali:

• Carica documenti e basi di conoscenza — la pipeline di recupero viene creata automaticamente
• Database relazionali e vettoriali gestiti, senza provisioning o scalabilità da gestire
• Recupero integrato direttamente nell'orchestrazione degli Agenti
• Instradamento multi-modello per embedding e generazione ottimizzati sui costi

Il problema: le pipeline RAG sono progetti infrastrutturali mascherati da funzionalità

Il mercato della generazione aumentata dal recupero è stato valutato $1,2 miliardi nel 2024 e si prevede raggiunga $11,0 miliardi entro il 2030, con un CAGR del 49,1%. La domanda è chiara: il RAG consente agli Agenti di accedere a conoscenze private, ridurre le allucinazioni e fornire risposte basate su fonti.

Ma portare il RAG in produzione resta frustrantemente complesso:

• Le operazioni sui database vettoriali richiedono competenze infrastrutturali specialistiche
• Le pipeline di embedding richiedono manutenzione continua — non una configurazione una tantum
• Il chunking e la qualità del recupero richiedono ottimizzazioni iterative per ogni fonte di dati
• L'aggiornamento dei dati e le pipeline di acquisizione richiedono monitoraggio e automazione continui
• I costi totali di implementazione vanno da $15.000 a oltre $150.000 a seconda della scala

Operazioni sui database vettoriali

Ogni sistema RAG necessita di un database vettoriale e ogni database vettoriale in produzione presenta le stesse sfide: soglie critiche di memoria, deriva degli embedding e lacune nella ricerca ibrida che compromettono silenziosamente la qualità del recupero. I database vettoriali devono poter scalare fino a miliardi di oggetti dati man mano che i dati crescono, richiedendo strategie di indicizzazione sofisticate, replica e pianificazione della capacità. I problemi di produzione includono bug del database, errori di archiviazione durante gli aggiornamenti, partizioni di rete della replica e shard configurati erroneamente — modalità di guasto che non esistono in un prototipo, ma dominano in produzione.

Gestire un database vettoriale non è una funzionalità: è una responsabilità infrastrutturale a tempo pieno.

Manutenzione delle pipeline di embedding

Gli embedding non sono statici. I modelli migliorano, i dati cambiano e ciò che funzionava al lancio peggiora nel tempo. Il RAG in produzione richiede pipeline di acquisizione continue che rilevino automaticamente le modifiche ai documenti, suddividano nuovamente i contenuti in chunk, rigenerino gli embedding e aggiornino l'archivio vettoriale. La deriva degli embedding — quando lo spazio semantico cambia con l'aggiornamento dei modelli o la variazione della distribuzione dei dati — è una sfida documentata in produzione che degrada silenziosamente la qualità del recupero senza errori evidenti.

Chunking e qualità del recupero

La qualità del RAG dipende da come i documenti vengono suddivisi, sottoposti a embedding e recuperati. Nello sviluppo delle pipeline RAG sono documentati 12 punti critici — dai contenuti mancanti e dalla specificità errata del recupero fino al degrado della qualità di estrazione e ai limiti della finestra di contesto. Ogni fonte di dati (PDF, Markdown, HTML, record strutturati) richiede strategie di chunking diverse e le configurazioni ottimali variano in base al caso d'uso. Si tratta di lavoro iterativo e sperimentale, non di una configurazione da impostare una sola volta.

Aggiornamento dei dati e acquisizione

Le pipeline RAG non si configurano una volta per poi dimenticarsene. Gli indici dei documenti diventano obsoleti senza processi di acquisizione pianificati. I nuovi documenti devono essere elaborati. I documenti eliminati o aggiornati devono essere reindicizzati. I team necessitano di visibilità sullo stato dei propri indici e della possibilità di intervenire a livello di singolo documento. Ogni sistema sorgente — archiviazione file, CMS, database, API — richiede il proprio connettore di acquisizione e la propria logica di rilevamento delle modifiche.

La realtà dei costi

L'implementazione del RAG costa tra $8.000 e $45.000 secondo l'analisi di 89 distribuzioni reali. I sistemi di produzione di media scala costano $15.700–$27.000 da realizzare, con spese continuative di $2.500–$5.800 al mese. Le distribuzioni enterprise raggiungono $34.400–$58.000+ iniziali e $8.100–$19.500+ al mese. Il RAG enterprise on-premises può costare da $80.000 a oltre $150.000.

$8.000–$45.000 — Costo medio di implementazione RAG in 89 distribuzioni in produzione

E questo è soltanto il livello di recupero — prima dell'orchestrazione degli Agenti, dell'instradamento multi-modello, della gestione della memoria, dell'integrazione di strumenti o di qualsiasi logica applicativa.

Questo è esattamente il problema che Jenova Agent API è stata creata per eliminare.

Jenova Agent API: RAG come infrastruttura gestita

La Jenova Agent API è un servizio di infrastruttura per Agenti completamente gestito, in cui il RAG è una funzionalità della piattaforma, non una pipeline da costruire. Carica documenti, collegali come base di conoscenza e la piattaforma gestisce chunking, embedding, archiviazione vettoriale, indicizzazione e recupero, integrati direttamente nell'orchestrazione degli Agenti.

Stack RAG fai da te	Jenova Agent API
Predisponi e gestisci database vettoriali (Pinecone, Weaviate, Qdrant, ecc.)	Archiviazione vettoriale completamente gestita — nessun database da predisporre o scalare
Crea pipeline di embedding e gestisci il versioning dei modelli	Embedding a livello di piattaforma con elaborazione automatica
Progetta strategie di chunking per ogni tipo di documento	Carica documenti — chunking e indicizzazione sono gestiti automaticamente
Crea logica di recupero, ranking e re-ranking	Recupero integrato nell'orchestrazione degli Agenti
Progetta pipeline di acquisizione con rilevamento delle modifiche	Gli aggiornamenti della base di conoscenza vengono elaborati dalla piattaforma
Gestisci scalabilità, monitoraggio e backup dell'infrastruttura	Infrastruttura gestita di livello produttivo fin dal primo giorno

Archiviazione e RAG completamente gestiti

L'API fornisce database relazionali e vettoriali gestiti con RAG integrato. Nessun database vettoriale da gestire, nessuna pipeline di embedding da creare, nessuna strategia di chunking da ottimizzare. Gli sviluppatori caricano documenti e dati di dominio come basi di conoscenza degli Agenti — la piattaforma elabora, indicizza e recupera automaticamente i contenuti pertinenti durante le interazioni con l'Agente.

Questo elimina il costo di implementazione di $8.000–$45.000 e il costo operativo mensile di $2.500–$19.500+ di uno stack RAG personalizzato. Il livello di recupero è infrastruttura: l'API lo tratta di conseguenza.

Orchestrazione degli Agenti con recupero integrato

Il RAG non opera in isolamento. In un Agente in produzione, il recupero deve coordinarsi con il ragionamento del modello, l'esecuzione degli strumenti, la gestione della memoria e i flussi di lavoro in più fasi. Il livello di orchestrazione dell'API gestisce questo coordinamento, determinando quando recuperare, cosa recuperare e come integrare il contesto recuperato con il ragionamento del modello e gli output degli strumenti. Nessuna logica di orchestrazione personalizzata, nessun middleware di recupero, nessun codice di collegamento tra il tuo database vettoriale e il tuo LLM.

Usa qualsiasi modello

Alimenta i tuoi Agenti con modelli di OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek e altri provider, tutti attraverso lo stesso endpoint API. Usa modelli convenienti per embedding e attività ad alta intensità di recupero, modelli premium per ragionamenti e sintesi complessi. Cambia modello per ogni Agente senza modificare il codice di integrazione. Le nuove versioni dei modelli diventano disponibili tramite l'integrazione esistente — senza migrazione e senza nuovi SDK.

Memoria e contesto: oltre il recupero per singola query

Ogni sessione dell'Agente include memoria conversazionale illimitata e gestione persistente del contesto. I risultati del recupero RAG, gli output degli strumenti e il contesto conversazionale persistono tra le interazioni, consentendo Agenti che costruiscono una comprensione nel tempo, non che rispondono solo a singole query. La memoria tra sessioni monitora automaticamente preferenze degli utenti e interazioni precedenti, senza richiedere archivi di stato esterni.

Strumenti e integrazione MCP

Gli Agenti creati su RAG gestita possono anche accedere a strumenti esterni tramite il Model Context Protocol. Connettiti a Gmail, Google Drive, Search, Notion, Dropbox e a qualsiasi server remoto conforme a MCP, abilitando Agenti che combinano il recupero di conoscenze private con l'esecuzione di strumenti nel mondo reale. Il livello di orchestrazione coordina senza soluzione di continuità recupero e chiamate agli strumenti nello stesso flusso di lavoro.

Infrastruttura di livello produttivo

L'API funziona su un'infrastruttura completamente gestita, alla base di una piattaforma testata con oltre 30.000 utenti in più di 70 Paesi. Endpoint stabili, scalabilità gestita e affidabilità in produzione: archiviazione vettoriale, pipeline di recupero e orchestrazione degli Agenti sono tutti gestiti da un'infrastruttura progettata per il traffico di produzione. Si tratta di un servizio gestito, non di un framework da ospitare autonomamente.

Cosa puoi creare

La pipeline RAG gestita permette agli sviluppatori di distribuire Agenti basati sulla conoscenza senza costruire un'infrastruttura di recupero. Ecco come si presenta nei diversi ambiti applicativi:

Assistente aziendale per la conoscenza

Crea un Agente di conoscenza interno per la tua organizzazione. Carica policy aziendali, documentazione di prodotto, runbook tecnici e guide HR come base di conoscenza dell'Agente. I dipendenti interrogano l'Agente in linguaggio naturale e ricevono risposte basate su fonti e corredate di citazioni, estratte dalla documentazione reale, con memoria persistente che tiene traccia del ruolo e delle query precedenti di ciascun utente. L'API gestisce elaborazione dei documenti, archiviazione vettoriale, recupero e sintesi delle risposte. Il tuo team mantiene i documenti; la piattaforma gestisce tutto ciò che avviene tra il caricamento e la risposta.

Piattaforma di ricerca legale basata su AI

Crea un Agente di ricerca legale che recuperi giurisprudenza, statuti e linee guida normative pertinenti da database legali caricati. Definisci istruzioni consapevoli della giurisdizione, collega basi di conoscenza per aree di pratica e distribuisci Agenti che sintetizzano questioni legali complesse con citazioni ai documenti fonte. L'instradamento multi-modello ti consente di usare modelli ottimizzati sui costi per il recupero e modelli premium per l'analisi, attraverso un'unica integrazione.

Assistenza clienti con conoscenza del prodotto

Distribuisci un Agente di assistenza basato sull'effettiva documentazione del prodotto, sulle note di rilascio e sulle guide alla risoluzione dei problemi. A differenza dei chatbot generici, gli Agenti basati su RAG recuperano la sezione specifica del documento pertinente alla domanda di ogni cliente, riducendo le allucinazioni e aumentando la precisione della risoluzione. La memoria persistente evita ai clienti di dover ripetere la cronologia del proprio problema. L'integrazione MCP collega l'Agente al sistema di ticketing per una risoluzione end-to-end.

Strumento di supporto alle decisioni cliniche

Crea un Agente di conoscenza clinica che recuperi informazioni da letteratura medica, database sulle interazioni farmacologiche e linee guida cliniche caricate come basi di conoscenza. Definisci istruzioni basate sull'evidenza con le opportune avvertenze e distribuisci un Agente che sintetizza query cliniche complesse con citazioni alla letteratura fonte. L'archiviazione vettoriale gestita gestisce il volume e la specificità delle conoscenze mediche senza sovraccarico infrastrutturale.

Assistente per la documentazione tecnica

Distribuisci un assistente di documentazione AI al servizio della tua community di sviluppatori. Carica documentazione API, guide SDK, esempi di codice e guide alla migrazione come basi di conoscenza. L'Agente risponde alle domande di integrazione con esempi di codice basati sulla documentazione reale, non con endpoint API inventati. Quando la documentazione evolve, aggiorna la base di conoscenza; la piattaforma reindicizza automaticamente.

Consulente per conformità e regolamentazione

Crea un Agente di conformità per la tua piattaforma di servizi finanziari, sanitaria o legale. Carica framework normativi, policy interne di conformità e procedure di audit. L'Agente recupera il testo normativo pertinente per ogni query, cita sezioni specifiche e applica la logica di conformità della tua organizzazione, il tutto basandosi sul materiale sorgente caricato anziché sull'addestramento generale del modello.

Ottieni la tua chiave API e distribuisci il tuo primo Agente basato su RAG in pochi minuti, senza database vettoriale.

Come funziona

Passare da zero a un Agente in produzione con RAG gestita richiede quattro passaggi:

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Passaggio 1: ottieni la tua chiave API

Registrati sulla piattaforma API di Jenova e genera la tua chiave API. Questa unica chiave autentica tutte le richieste, per ogni provider di modelli, ogni strumento e ogni Agente che crei.

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Passaggio 2: crea il tuo Agente con una base di conoscenza

Definisci le istruzioni del tuo Agente, seleziona un modello e collega la tua base di conoscenza. Carica i documenti da cui l'Agente dovrà recuperare informazioni: documentazione di prodotto, testi legali, letteratura medica, policy aziendali o qualsiasi contenuto specifico di dominio. La piattaforma elabora, suddivide in chunk, genera embedding e indicizza tutto automaticamente.

json
{
  "name": "Compliance Advisor",
  "instructions": "You are a regulatory compliance specialist for financial services. Always cite the specific regulation section when answering. Flag any query that falls outside your knowledge base scope...",
  "model": "claude-sonnet-4-20250514",
  "knowledge_base": ["sec-regulations.pdf", "internal-compliance-policy.md", "audit-procedures.docx"]
}

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Passaggio 3: aggiungi crediti

Aggiungi crediti API al tuo account. I crediti vengono consumati per richiesta in base all'utilizzo del modello: paghi per ciò che utilizzi e scali con la crescita del traffico.

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Passaggio 4: effettua la tua prima chiamata

Invia un messaggio al tuo Agente. L'API gestisce il recupero dalla tua base di conoscenza, l'instradamento del modello, la gestione del contesto e la generazione della risposta, restituendo una risposta basata sulla conoscenza.

json
{
  "message": "What are the reporting requirements for transactions over $10,000 under current BSA regulations?"
}

L'Agente recupera le sezioni pertinenti dai documenti normativi caricati, sintetizza i requisiti e restituisce una risposta con citazioni a sezioni specifiche dei documenti, il tutto coordinato dal livello di orchestrazione gestita.

I dettagli completi sull'integrazione, gli endpoint e i riferimenti SDK sono disponibili nella documentazione API.

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Risultati e casi d'uso

🏥 HealthTech distribuisce un Agente di conoscenza clinica in una settimana

Scenario: Una startup healthtech necessita di un Agente di supporto alle decisioni cliniche basato su oltre 50.000 pagine di letteratura medica e database sulle interazioni farmacologiche.

Approccio tradizionale: Creare uno stack RAG personalizzato: selezionare e distribuire un database vettoriale, progettare strategie di chunking specifiche per il settore medico, creare pipeline di embedding, progettare il ranking di recupero per la precisione clinica e gestire l'infrastruttura. Costo stimato: da $34.400 a oltre $58.000 iniziali, con da $8.100 a oltre $19.500 al mese per le operazioni continuative. Tempistica: 3–5 mesi prima che il primo clinico possa utilizzarlo.

Jenova Agent API: Carica la letteratura medica come base di conoscenza, definisci istruzioni cliniche basate sull'evidenza, seleziona un modello appropriato e distribuisci. L'archiviazione vettoriale gestita indicizza tutte le oltre 50.000 pagine; il recupero integrato individua le evidenze cliniche pertinenti per ogni query.

• Zero operazioni sui database vettoriali — nessun Pinecone, Weaviate o Qdrant da gestire
• Il RAG integrato elimina il costo iniziale di oltre $34.000 delle pipeline di recupero personalizzate
• La memoria persistente tiene traccia del contesto del paziente nei flussi di lavoro clinici multi-sessione

📊 Fintech distribuisce un Agente di conformità normativa in tre giurisdizioni

Scenario: Una piattaforma fintech che serve clienti in tre giurisdizioni normative necessita di un Agente di conformità che recuperi informazioni da database normativi specifici per giurisdizione.

Approccio tradizionale: Creare pipeline RAG separate per ogni giurisdizione con strategie di chunking distinte per il testo normativo, logica di riferimento incrociato tra framework e archiviazione vettoriale multi-tenant. Lo sviluppo personalizzato di Agenti con questa complessità costa da $80.000 a oltre $150.000 per una distribuzione di livello enterprise, oltre a mesi di ottimizzazione del recupero specifica per le normative.

Jenova Agent API: Crea un Agente per ogni giurisdizione, ciascuno con basi di conoscenza e istruzioni normative specifiche per la giurisdizione. L'infrastruttura gestita gestisce archiviazione vettoriale multi-tenant, recupero e scalabilità per tutte e tre le distribuzioni attraverso un'unica integrazione API.

• Una singola integrazione sostituisce tre distribuzioni infrastrutturali RAG separate
• Gli aggiornamenti delle basi di conoscenza vengono elaborati automaticamente — senza script di reindicizzazione
• Il cambio di modello per l'ottimizzazione dei costi non richiede modifiche al codice

💼 Azienda SaaS riduce i costi di assistenza con AI basata sulla documentazione

Scenario: Un'azienda SaaS B2B con oltre 200 pagine di documentazione di prodotto gestisce più di 3.000 ticket di assistenza mensili, il 60% dei quali è risolvibile direttamente tramite la documentazione esistente.

Approccio tradizionale: Creare un sistema di recupero che indicizzi la documentazione di prodotto, progettare il chunking per la documentazione tecnica, distribuire pipeline di embedding, creare un livello di risposta e integrarlo con il sistema di ticketing dell'assistenza. Implementazione stimata: da $15.700 a $27.000, con costi continuativi di da $2.500 a $5.800/mese.

Jenova Agent API: Carica tutta la documentazione di prodotto come base di conoscenza, definisci istruzioni specifiche per l'assistenza, collega il sistema di ticketing tramite MCP e distribuisci. L'Agente recupera l'esatta sezione della documentazione pertinente a ogni query del cliente: risposte basate su fonti, non descrizioni di funzionalità inventate.

• Gli aggiornamenti della documentazione vengono riflessi automaticamente nei risultati di recupero
• L'integrazione MCP consente la risoluzione end-to-end dei ticket
• La memoria persistente riduce l'attrito con i clienti ricorrenti tra le sessioni

📱 EdTech lancia un Agente didattico adattivo senza un team ML

Scenario: Una startup edtech necessita di un tutor AI che recuperi informazioni da un database curricolare di 10.000 pagine e si adatti ai progressi di ogni studente, senza avere un team di ingegneria ML interno.

Approccio tradizionale: Assumere specialisti per creare un RAG educativo: chunking specifico per il curriculum, ranking di recupero pedagogico, monitoraggio dei progressi degli studenti e logica di risposta adattiva. La sola implementazione RAG costa da $8.000 a $45.000 in base alla complessità della distribuzione, a cui si aggiunge una logica di apprendimento adattivo personalizzata.

Jenova Agent API: Carica i materiali curricolari come base di conoscenza, definisci istruzioni pedagogiche che codificano la progressione dell'apprendimento e la logica di valutazione, quindi avvia. Il RAG gestito recupera i contenuti curricolari pertinenti per ogni interazione dello studente; la memoria persistente monitora le traiettorie formative individuali tra le sessioni.

• Nessun team ML richiesto — l'esperienza pedagogica confluisce nelle istruzioni dell'Agente
• L'archiviazione vettoriale gestita indicizza e recupera oltre 10.000 pagine su larga scala
• La memoria tra sessioni crea automaticamente percorsi di apprendimento personalizzati

FAQ

Cos'è una pipeline RAG gestita per Agenti AI?

Una pipeline RAG gestita è un servizio di generazione aumentata dal recupero completamente ospitato, in cui la piattaforma gestisce archiviazione vettoriale, embedding, indicizzazione e recupero. Gli sviluppatori caricano documenti e l'Agente recupera i contenuti pertinenti durante le interazioni: nessun database vettoriale da gestire, nessuna pipeline di embedding da creare, nessuna logica di recupero da progettare. La Jenova Agent API offre tutto questo come infrastruttura integrata.

Quanto costa Jenova Agent API?

L'API opera con un sistema basato su crediti: aggiungi crediti al tuo account e li consumi per richiesta in base all'utilizzo del modello. Questo sostituisce i costi iniziali di $8.000–$45.000 e mensili di $2.500–$19.500+ necessari per creare e gestire uno stack RAG personalizzato. Visita la piattaforma API per conoscere prezzi e dettagli aggiornati sui crediti.

Quali modelli AI posso usare con RAG gestita?

L'API offre accesso unificato a modelli di OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek e altri provider. Seleziona il modello per ogni Agente: usa modelli convenienti per attività ad alta intensità di recupero e modelli premium per ragionamenti complessi. I nuovi modelli diventano disponibili senza migrazioni o modifiche agli SDK. Consulta la documentazione API per l'elenco aggiornato dei modelli.

Quanto è difficile integrare una RAG gestita?

Quattro passaggi: ottieni la tua chiave API, crea il tuo Agente con una base di conoscenza, aggiungi crediti, effettua la prima chiamata. Carica i documenti, definisci le istruzioni e la piattaforma gestisce automaticamente chunking, embedding, archiviazione vettoriale e recupero. L'intero flusso, dalla registrazione a un Agente funzionante basato su RAG, può essere completato in pochi minuti.

La pipeline RAG gestita è pronta per la produzione?

Sì. L'API funziona su un'infrastruttura completamente gestita, alla base di una piattaforma testata con oltre 30.000 utenti in più di 70 Paesi. Archiviazione vettoriale, pipeline di recupero e orchestrazione degli Agenti sono di livello produttivo: endpoint stabili, scalabilità gestita e affidabilità comprovata. Si tratta di infrastruttura gestita, non di una beta o di un framework da ospitare autonomamente.

Posso usare i miei documenti come base di conoscenza per un Agente?

Carica qualsiasi documento da cui l'Agente debba recuperare informazioni: PDF, file Markdown, documenti di testo e altro ancora. La piattaforma elabora, suddivide in chunk, genera embedding e indicizza automaticamente i tuoi contenuti. La tua base di conoscenza è privata per il tuo Agente e non viene mai condivisa con altri Agenti o utenti. Quando i documenti vengono aggiornati, la piattaforma riflette le modifiche nei risultati di recupero.

Conclusione

Costruire una pipeline RAG per la produzione nel 2026 non dovrebbe significare gestire database vettoriali, progettare pipeline di embedding, ottimizzare strategie di chunking e amministrare l'infrastruttura di acquisizione, tutto prima che il tuo Agente fornisca una singola risposta basata su fonti. Con costi di implementazione che raggiungono da $8.000 a $45.000 iniziali e da $2.500 a $19.500+ al mese per le operazioni continuative, il solo livello di recupero può consumare più risorse ingegneristiche dell'Agente che supporta.

La Jenova Agent API rende il RAG una funzionalità della piattaforma, non un progetto infrastrutturale. Carica i documenti, definisci le istruzioni del tuo Agente, seleziona il modello e distribuisci. Archiviazione vettoriale, embedding, recupero, orchestrazione, memoria e scalabilità sono gestiti da un'infrastruttura di livello produttivo, costruita sulla stessa piattaforma che alimenta l'ecosistema di Agenti di Jenova.

Smetti di creare pipeline di recupero. Inizia a creare Agenti.

Ottieni la tua chiave API su jenova.ai/platform. Documentazione completa su jenova.ai/platform/docs.