Unsere Enterprise Search Konnektoren
GitHub Enterprise Server
Unser GitHub Enterprise Server-Konnektor indexiert Repositories, Wikis, Issues und Diskussionen zusammen mit den Commit-Messages und den zugehörigen Metadaten aus Ihrer selbstgehosteten oder bei einem Hyperscaler gehosteten GitHub Enterprise Server-Instanz. Auf dieser Basis können Sie eine hervorragende Code-Suche, Wissenssuchen, Bot-Applikationen oder Apps mit Retrieval Augmented Generation (RAG) aufbauen.
Features
Unser GitHub Enterprise Server-Konnektor liefert die folgenden Features.
- Indexierung von Dateien und Commit-Messages von sämtlichen Branches der Remote-Repositories
- Indexierung von Wiki-Seiten und Anhängen
- Indexierung von Issues
- Indexierung von Diskussionen
- Vollständiger Satz an Metadaten als Teil der indexierten Dokumente
- Unterstützt GitHub Enterprise Server Version 3.10 aufwärts
- Vollständige Unterstützung des GitHub-Rechtemodells
- Effizientes inkrementelles Erfassen (Crawlen) auf Basis des Git Change Logs
- Indexierung auf Basis der GitHub APIs
- Authentifizierung per App Authentifizierung
- Filterung anhand von Repositories, Branches und Revisionen
- Einfaches Deployment und Konfiguration
Suchmaschinen
Unser Konnektor unterstützt die folgenden Suchmaschinen:
- Microsoft Copilot
(GitHub Enterprise Server-Konnektor für Microsoft Copilot) - Microsoft Search
(GitHub Enterprise Server-Konnektor für Microsoft Search) - Microsoft Graph Konnektoren
(GitHub Enterprise Server-Konnektor für Microsoft Graph) - Squiro Insight Engine
(GitHub Enterprise Server-Konnektor für Squirro Insight Engine) - Azure AI Search
(GitHub Enterprise Server-Konnektor für Azure AI Search) - Elasticsearch
(GitHub Enterprise Server-Konnektor für Elasticsearch) - OpenSearch
(GitHub Enterprise Server-Konnektor für OpenSearch) - Apache Solr
(GitHub Enterprise Server-Konnektor für Apache Solr) - Microsoft SQL
(GitHub Enterprise Server-Konnektor für Microsoft SQL) - Postgres
(GitHub Enterprise Server-Konnektor für Postgres) - Oracle
(GitHub Enterprise Server-Konnektor für Oracle) - Weaviate
(GitHub Enterprise Server-Konnektor für Weaviate)
Warum die RheinInsights Retrieval Suite?
Es gibt viele Gründe die Retrieval Suite zu nutzen. Sie zeichnet sich aber dadurch aus, dass für uns Datensicherheit, Effizienz und eine schnelle Inbetriebnahme an erster Stelle steht.
Unsere Suite skaliert problemlos auf bis zu 100 Millionen indexierter Dokumente, geht hochgradig effizienzt mit den APIs der Quellsysteme um, ermöglicht flexible KI-Integrationen für Retrieval Augmented Generation und wird unglaublich schnell deployed und eingesetzt - in Stunden und nicht Monaten.
Damit Sie sich auf das wesentliche konzentrieren können - Ihre Use Cases realisieren und Mehrwerte schaffen.
Datensicherheit und Zugriffsrechte
- Deployment on-premises oder in der eigenen Cloud
- Kompatibel mit, aber unabhängig, von Hyperscalern
- Kein Datenabfluss
- Kein Zugriff von außen, auch nicht durch RheinInsights, auf Ihre Systeme
- Secure Search: Nutzer finden stets nur die Inhalte, auf die sie im Quellsystem Zugriff haben
Skalierbarkeit
- Skalierbare Indexierung von bis zu 100 Millionen Dokumenten und mehr
- Indexierung von Änderungen nahezu in Echtzeit
- Robuste Crawl-Strategien, um Inhalte und Security Principals zu erfassen
- Minimale Last auf den Quellsystemen: keine teuren und repetitiven API Calls
- Bei Bedarf Load Balancing über mehrere Instanzen
- Sehr flexibles Crawl Scheduling
Integrationen
- Integrationen per MCP, Bot-Frameworks, in Slack, Teams, Copilot, Open WebUI und Webseiten
- Hervorragende Relevanz
- Relevante Antworten für Ihre KI und Benutzer
- Verarbeitungspipelines für Dokumente und Security Principals
Deployment und Setup
- Erfolgreiche KI-Projekte in Stunden oder wenigen Tagen - nicht Monaten
- Einfaches und schnelles Deployment
- Konfiguration per UI
- Ein Administrationsinterface, um sämtliche Konnektoren zu verwalten
- Wizards, die komplexe Konfigurationen vereinfachen
- Frühzeitige Validierung von Konfigurationen mit schnellem und verständlichem Feedback
- Kein Konfigurationsoverhead: Ein konsistentes und durchdachtes Metadaten-Schema mit einheitlichen Metadatenfeldern
Entwicklung eigener KI-Applikationen
- State View zeigt die erfassten Dokumente, Metadaten der Dokumente, sowie die Nutzer-Gruppen-Beziehungen
- Debugging für die Verarbeitungspipelines
- Volle Flexibilität durch unsere Query Pipelines
- Visualisierung einzelner Query-Ausführungen und Ergebnisse
- Analytics
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