API/AI Gateway/RAG-Abfrage und Dokumentenaufnahme

RAG-Abfrage und Dokumentenaufnahme

POST/v1/ai/{project_id}/rag

Erfassen Sie große Dokumente (bis zu 5 MB) mit konfigurierbarer Überlappung und fragen Sie kontextbezogene LLM-Antworten ab.

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rag.tstypescript

// 1. Großes Textdokument in den Namespace aufnehmen
await aura.ai.ragIngest({
  document: 'Full text of enterprise security guide...',
  namespace: 'security-kb',
  chunk_size: 1000,
  chunk_overlap: 200,
})

// 2. Geerdete RAG-Antwort abfragen
const { data: answer } = await aura.ai.rag({
  question: 'How are database backups encrypted?',
  namespace: 'security-kb',
  system: 'Answer using only the provided context.',
})
console.log('Answer:', answer?.answer)
console.log('Sources cited:', answer?.sources)

200.jsonjson

{
  "data": {
    "answer": "Database backups are encrypted at rest using AES-256-GCM via Vault Transit KEK...",
    "sources": [
      {
        "id": "b1a2c3d4-...",
        "content": "All automated WAL and snapshot backups utilize AES-256-GCM keys...",
        "similarity": 0.912
      }
    ],
    "model": "claude-3-5-sonnet",
    "provider": "anthropic"
  }
}

Einnahme

Chunking-Parameter

Parameter	Typ	Erforderlich	Beschreibung
`document`	`string`	ja	Dokumentinhalt (bis zu 5 MB Nutzlastgröße).
`namespace`	`string`	ja	Namespace der Zielpartition.
`chunk_size`	`number`	Nein	Zielzeichen pro Block (Standard `1000`).
`chunk_overlap`	`number`	Nein	Überlappende Zeichen zwischen aufeinanderfolgenden Blöcken (Standard `200`).
`metadata`	`object`	Nein	An jeden Chunk werden beliebige JSON-Metadaten angehängt.

Management

Namespace-Lebenszyklusoperationen

GET /v1/ai/{project_id}/rag/namespaces: Listet alle aktiven RAG-Namespaces auf.
DELETE /v1/ai/{project_id}/rag/{namespace}: Löscht alle Chunks und Vektoreinträge im Namespace.
POST /v1/ai/{project_id}/rag/{namespace}/reindex: Berechnet Einbettungen für alle Chunks im Namespace neu, wenn Einbettungsmodelle gewechselt werden.

v1.0 · überarbeitet 31.10.2026
↗ OpenAPI-Spezifikation↗ GitHub

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