API ROUTER.
Вход

Обработка документов, PDF и RAG

Распознавание договоров, извлечение таблиц, суммаризация объемных отчетов и семантический поиск по архивам.

Компании ежедневно обрабатывают гигабайты текстовой документации: соглашения, бухгалтерские акты, спецификации и сметы. Интеграция мультимодальных моделей и векторизации через Api Router позволяет превратить архив неструктурированных файлов в интерактивную базу знаний.

Архитектура поисковой системы RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Документы разбиваются на чанки, векторизуются через эндпоинт POST /v1/embeddings и сохраняются в векторной базе. При вопросе пользователя система находит релевантные фрагменты и передает их модели для формирования точного ответа со ссылками на первоисточники.

Ключевые технические возможности

  • Извлечение ключевых условий договоров: Автоматическое определение сторон сделки, сроков, штрафов и реквизитов.
  • Семантический поиск по архивам: Поиск документов по смыслу запроса, а не по точному совпадению ключевых слов.
  • Анализ финансовых отчетов и таблиц: Корректное извлечение числовых рядов и генерация аналитических выводов.
  • Снижение риска галлюцинаций: Ответы формулируются строго на основе прикрепленных страниц документов с указанием номеров.

Пример интеграции в коде

Ниже представлен базовый пример отправки запроса с использованием стандартного клиента. Убедитесь, что ваш токен создан в разделе Ключи управления API: 


import OpenAI from "openai";

// Инициализация стандартного SDK с базовым URL Api Router
const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api-router.velar.plus/v1",
  apiKey: process.env.API_ROUTER_KEY, // Ваш ключ от сервиса
});

async function run() {
  const response = await client.chat.completions.create({
    model: "anthropic/claude-sonnet", // Семейство модели без жесткой привязки к устаревающим номерам
    messages: [
      { role: "system", content: "Вы профессиональный инженер-архитектор." },
      { role: "user", content: "Как настроить надежную маршрутизацию запросов?" }
    ],
    temperature: 0.2,
  });

  console.log("Ответ модели:", response.choices[0].message.content);
}

run();

Связанные разделы документации

Для глубокого погружения в тему изучите следующие материалы: