RAG Universal Ingestion
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from $20.00 / 1,000 source ingérées
RAG Universal Ingestion
Ingère une URL web, un PDF ou une vidéo YouTube et retourne des chunks propres + embeddings prêts à indexer dans une base vectorielle (LangChain, Pinecone, Weaviate, etc.)
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Oussema Toumi
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Ingère une page web, un PDF ou une vidéo YouTube, nettoie le contenu, le découpe en chunks, et génère les embeddings (via OpenRouter) prêts à être indexés dans une base vectorielle (Pinecone, Weaviate, Qdrant, LangChain, etc.).
Input
| Champ | Type | Description |
|---|---|---|
sourceType | string | url, pdf, ou youtube |
source | string | URL de la source |
chunkSize | int | Taille des chunks en caractères (défaut: 1000) |
chunkOverlap | int | Chevauchement entre chunks (défaut: 150) |
generateEmbeddings | bool | Générer les embeddings ou renvoyer le texte brut |
embeddingModel | string | Modèle OpenRouter (défaut: openai/text-embedding-3-small) |
openrouterApiKey | string | Clé API OpenRouter (requise si generateEmbeddings=true) |
Output (dataset)
Chaque enregistrement du dataset contient: source, sourceType, chunkIndex,
text, charCount, et si activé embedding + embeddingModel.
Facturation (pay-per-event)
source-ingested— 0,02 $ — une fois par source traitée avec succèschunk-embedded— 0,001 $ — par chunk avec embedding généréchunk-only— 0,0002 $ — par chunk sans embedding
Exemple: une page web de 5000 mots → ~10 chunks avec embeddings ≈ 0,02 $ + (10 × 0,001 $) = 0,03 $ facturés à l'utilisateur.
Notes techniques
- Aucun GPU requis: l'extraction et le chunking sont du texte pur, et les embeddings sont délégués à OpenRouter (calcul déporté).
- Le PDF doit être accessible via une URL directe (pas d'upload de fichier dans cette version).
- Pour YouTube, seules les vidéos avec sous-titres/transcription disponibles fonctionnent.
