Unsere Enterprise Search Konnektoren
JDBC and SQL Servers
Unser Trello Konnektor indexiert zuverlässig Daten von Postgres, Microsoft SQL oder Oracle Datenbanken. Der Konnektor kann zudem dafür verwendet werden, um Tabellen als Nutzer-Gruppen-Beziehungen zu erfassen und liefert damit das Fundament für Early-Binding-Security Trimming. Auf dieser Basis können Sie eine hervorragende Enterprise Search, Wissenssuchen, Bot-Applikationen oder Apps mit Retrieval Augmented Generation (RAG) aufbauen.
Features
Unser SQL-Konnektor liefert die folgenden Features.
- Indexierung von Tabellen und Views
- Vollständiger Satz an Metadaten (sprich die Tabellenspalten) als Teil der indexierten Dokumente
- Unterstützt Postgres, Microsoft SQL und Oracle Datenbanken
- Kann Tabellen als Nutzer-Gruppen-Beziehungen interpretieren und indexieren
- Effizientes und schnelles Indexieren
- Passwort-Authentifizierung, sowie SQL Server Authentifizierung
- Steuerung der indexierten Daten durch Projekt- und Datei-Typ-Filter.
- Einfaches Deployment und Konfiguration
Suchmaschinen
Unser Konnektor unterstützt die folgenden Suchmaschinen:
- Microsoft Copilot
(SQL-Konnektor für Microsoft Copilot)
- Microsoft Search
(SQL-Konnektor für Microsoft Search)
- Microsoft Graph Konnektoren
(SQL-Konnektor für Microsoft Graph)
- Azure AI Search
(SQL-Konnektor für Azure AI Search)
- Elasticsearch
(SQL-Konnektor für Elasticsearch)
- Apache Solr
(SQL-Konnektor für Apache Solr)
- Microsoft Cosmos DB H2/2024
(SQL-Konnektor für Microsoft Cosmos DB)
Features der RheinInsights Retrieval Suite
- Skalierbare Indexierung von Millionen von Dokumenten
- Konfigurationen mit Hilfe von Wizards
- Ein Administrationsinterface, um sämtliche aktiven Konnektoren zentral zu verwalten
- Robuste Crawl-Strategien, um Inhalte und Security Principals zu erfassen
- Sehr flexibles Crawl Scheduling
- Verarbeitungspipelines für Dokumente und Security Principals
- Debugging und Entwicklung der eigenen Applikationen leicht gemacht: Unser State-View zeigt
- die erfassten Dokumente
- Metadaten der Dokumente
- wie die Metadaten in den Pipelines transformiert wurden
- die indexierten Security Principals und deren Gruppen-Beziehungen
- die Laufzeiten für Dokumente - von dem Auffinden bis hin zum Zeitpunkt der Indexierung
- und mehr
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