Epsilla
Epsilla是面向RAG应用开发需求推出的RAG即服务平台，无需用户编写复杂代码即可完成从数据接入到应用上线的全流程搭建
Epsilla是面向RAG应用开发需求推出的RAG即服务平台，无需用户编写复杂代码即可完成从数据接入到应用上线的全流程搭建。平台核心功能包含多源异构数据统一管理、自动化RAG pipeline配置、全链路效果评估体系三类，同时内置企业级安全管控能力，可帮助技术开发人员、AI产品经理、企业技术团队等群体，快速搭建基于内部文档、公开知识库、业务数据的问答机器人、智能客服、知识库检索等LLM应用，降低RAG应用的开发与运维成本，提升查询响应效率与内容准确性。
- 适用对象
- AI应用开发者（搭建智能问答应用场景）
- 主要功能
- 无代码RAG构建、多源数据接入
- 计费方式
- 免费增值，部分功能付费
- 平台
- 网页 / API
- 已收录
- 2026.06.14（139 天）
阅读目录
编辑评测与站内热度
编辑综合评分
满分 5 分
六维指标基于站内真实数据（热度、社区反馈、资料完整度、可达性核验等）综合评估，非用户投票。
全站热度排名
#4751
分类内排名
#72 / 309
累计站内点击
—
近 7 日点击
—
排名与点击为站内真实统计口径，反映 Toolifai 用户行为，非编辑评分。
Epsilla是什么，怎么使用？
约 5 分钟Epsilla是面向RAG应用开发需求推出的RAG即服务平台，无需用户编写复杂代码即可完成从数据接入到应用上线的全流程搭建。平台核心功能包含多源异构数据统一管理、自动化RAG pipeline配置、全链路效果评估体系三类，同时内置企业级安全管控能力，可帮助技术开发人员、AI产品经理、企业技术团队等群体，快速搭建基于内部文档、公开知识库、业务数据的问答机器人、智能客服、知识库检索等LLM应用，降低RAG应用的开发与运维成本，提升查询响应效率与内容准确性。
主要功能
- 无代码RAG构建：用户无需掌握复杂的向量数据库、LLM调用代码知识，仅需通过平台可视化界面，依次完成数据源接入、分段规则配置、检索策略选择、大模型对接四个步骤，即可快速生成可调用的RAG应用接口，缩短从需求到可用服务的开发周期，降低技术门槛。
- 多源数据接入：支持接入本地PDF、Word、Excel、TXT等常见文档格式，同时可对接S3对象存储、企业知识库、Notion、Confluence等第三方数据存储工具，接入过程中自动完成数据清洗、格式转换、敏感信息识别过滤操作，无需用户手动预处理非结构化数据。
- RAG效果评估：提供CI/CD风格的自动化评估框架，用户可上传自定义测试问答集，平台会自动检测RAG返回结果的事实一致性、相关性、回答完整性等指标，生成量化评估报告，同时支持不同配置版本的RAG pipeline效果对比，帮助用户迭代优化检索与生成策略。
- 向量检索优化：内置自研的向量检索引擎，支持混合检索、语义重排、元数据过滤等功能，用户可根据数据类型与业务场景自定义检索权重、召回数量等参数，提升复杂查询场景下的检索准确率，同时引擎支持高并发查询请求，保障生产环境下的响应速度与吞吐量。
- 企业级安全管控：提供数据加密存储、访问权限分级、调用日志审计、数据隔离等安全能力，支持私有部署模式，企业可将平台部署在自有服务器中，所有数据流转均在内部网络完成，避免核心业务数据泄露，满足金融、医疗等对数据合规有较高要求行业的使用需求。
- 应用部署托管：RAG应用配置完成后，平台支持一键生成API调用接口与前端演示页面，用户可直接将接口集成到自身业务系统中，也可使用平台提供的托管服务部署应用，平台会自动完成弹性扩容、流量调度、故障监控等运维工作，降低用户的运维投入成本。
怎么使用
- 第一步，访问Epsilla官方网站，点击注册按钮，使用企业邮箱完成账号注册，根据自身需求选择云服务版本或私有部署版本，注册完成后登录进入平台控制台。第二步，在控制台的数据管理模块，选择对应数据源类型，上传本地文档或配置第三方数据源的接入授权，等待平台自动完成数据解析、分段与向量化存储。第三步，进入RAG pipeline配置页面，选择合适的向量检索策略、分段匹配规则，绑定需要对接的大模型服务，可根据业务需求自定义prompt模板与回答过滤规则。第四步，进入评估模块，上传测试用的问题与标准答案集，运行自动化评估任务，查看生成的评估报告，根据报告反馈调整RAG配置参数，直到效果符合预期。第五步，配置完成后，点击发布按钮生成API调用密钥与接口文档，将接口集成到自有业务系统中，也可直接使用平台提供的托管页面对外提供服务，后续可在控制台查看调用数据与运行状态。
适合什么人群
- AI应用开发者（搭建智能问答应用场景）
- 企业产品经理（验证RAG产品需求场景）
- 企业技术团队（落地内部知识库问答场景）
- 客服部门负责人（搭建智能客服知识库场景）
- 金融行业技术人员（构建合规智能投顾问答场景）
- 教育机构运营者（搭建课程知识答疑场景）
总结
这是一款专注于降低RAG应用开发门槛的云服务平台，区别于需要用户自行搭建向量数据库、处理数据向量化、编写调用逻辑的开源方案，它将RAG开发的全流程都做了可视化封装，从数据接入到最终应用上线都可以通过界面操作完成。平台的评估体系是比较突出的特点，采用类似CI/CD的自动化评估逻辑，能够帮助用户量化验证不同RAG配置的效果，避免传统人工测试效率低、标准不统一的问题。同时平台兼顾了中小企业快速上线需求与大型企业的安全合规需求，既提供开箱即用的云服务版本，也支持完全本地化的私有部署，对于需要快速落地LLM应用、又不想投入过多研发资源的团队来说，是一个可选择的方案。目前平台已经支持市面上主流的大模型服务对接，用户可以根据自身业务的成本、效果需求灵活选择，不需要被绑定到特定的大模型厂商。
价格与免费额度
平台提供免费版、专业版、企业版三个定价层级，免费版支持最多1GB向量数据存储，每月1000次API调用，适合个人开发者体验功能或者小型项目原型验证使用。专业版按使用量计费，向量存储每GB每月10美元，API调用每千次0.2美元，适合中小团队上线中小型RAG应用，可随时根据业务需求扩容存储与调用额度。企业版采用定制报价模式，包含私有部署、专属技术支持、自定义安全策略、SLA服务保障等权益，适合大型企业落地核心业务场景的RAG应用，具体价格根据部署规模与需求配置确定，建议有需求的企业联系商务团队沟通方案。
优点与不足
优点
- 全流程无代码操作，降低RAG应用开发的技术门槛，缩短开发周期
- 内置自动化评估体系，支持量化对比不同RAG配置的效果，便于优化迭代
- 支持多源异构数据一键接入，自动完成数据清洗与向量化，减少手动预处理工作量
- 提供云服务与私有部署两种模式，可满足不同规模企业的安全合规需求
- 自研向量检索引擎支持高并发查询，生产环境下响应速度与吞吐量表现稳定
不足
- 云服务版本的免费额度较低，数据存储与调用量超出后需要额外付费
- 部分小众第三方数据源暂不支持直接对接，需要用户手动导出数据后上传
- 自定义prompt的高级编辑功能有限，复杂场景下需要通过API二次开发调整
- 国内访问云服务版本的加载速度有时会出现波动，私有部署版本需要自行配置网络环境
能帮你做的 8 件事
- 01无代码RAG构建
- 02多源数据接入
- 03RAG效果评估
- 04向量检索优化
- 05RAG服务场景的常用方案
- 06无代码AI开发场景的常用方案
- 07AI应用开发者（搭建智能问答应用场景）的日常效率工具
- 08先用免费额度验证需求再决定付费
更新历史
- Epsilla 收录进 Toolifai 目录
- 页面资料核验与信息更新
常见问题
使用Epsilla是否需要掌握编程知识？
基础的RAG应用搭建不需要掌握编程知识，平台所有核心功能都提供可视化操作界面，用户仅需要通过点击、配置参数的方式即可完成从数据接入到应用发布的全流程，非技术人员也可以独立完成简单的知识库问答应用搭建。如果需要将RAG应用集成到自身业务系统中，或者需要实现复杂的自定义逻辑，则需要具备基本的API调用开发能力，平台会提供完整的接口文档与调用示例，开发人员可以快速完成对接工作，不需要从零搭建RAG相关的底层逻辑。
平台支持接入哪些类型的数据源？
目前平台支持接入的数据源分为三类，第一类是本地文档，包括PDF、Word、Excel、PPT、TXT、Markdown等常见的办公文档格式，支持批量上传；第二类是第三方协作工具，包括Notion、Confluence、Google Drive、Notion、SharePoint等，用户仅需要授权对应账号的访问权限即可自动同步数据；第三类是云存储服务，包括AWS S3、阿里云OSS、腾讯云COS等对象存储服务，配置访问密钥后即可自动拉取存储桶内的文档数据。对于暂不支持直接对接的数据源，用户可以将数据导出为支持的文档格式后手动上传，也可以通过平台提供的数据源API自定义对接其他数据来源。
Epsilla可以对接哪些大模型服务？
平台目前支持对接市面上主流的公开大模型服务，包括OpenAI的GPT-3.5、GPT-4系列，Anthropic的Claude 2、Claude 3系列，谷歌的Gemini系列，以及国内的通义千问、文心一言、星火大模型等，用户可以在配置RAG pipeline时自由选择需要对接的大模型，也可以同时配置多个大模型进行效果对比。除此之外，平台也支持对接用户私有部署的开源大模型，比如Llama 2、Mistral、Qwen等系列，用户仅需要配置私有大模型的API调用地址与密钥即可完成对接，不需要将数据传输到第三方大模型厂商的服务器，满足数据安全需求。
平台的数据安全措施有哪些？
云服务版本的所有数据在传输过程中采用SSL加密，存储时采用AES-256加密算法，不同用户的数据之间实现逻辑隔离，避免数据交叉访问。同时平台提供完整的访问权限管控功能，管理员可以给不同团队成员分配不同的操作权限，所有数据操作与API调用都有日志记录，可用于审计追溯。对于有更高安全需求的企业，平台提供完全本地化的私有部署方案，部署后所有数据的存储、计算、流转都在企业自有服务器中完成，不会有任何数据流出企业内部网络，同时支持对接企业内部的身份认证系统、日志审计系统，满足金融、医疗、政务等行业的合规要求。
RAG应用上线后如何优化效果？
平台内置的评估模块可以帮助用户完成效果优化，首先用户需要整理一批对应业务场景的测试问题与标准答案，将其上传到评估模块中，平台会自动运行测试，输出每个问题的回答准确率、事实一致性、相关性等量化指标，同时会标记出效果不佳的问题对应的检索分段、生成逻辑。用户可以根据评估报告的反馈，调整数据分段规则、检索策略的权重、prompt模板的内容，或者补充缺失的知识库内容，调整后再次运行评估任务，对比两次的指标变化，直到效果达到预期。平台也支持设置定时评估任务，定期检测RAG应用的运行效果，当效果出现波动时自动发送通知，帮助用户及时发现并解决问题。
平台支持的最大并发查询量是多少？
云服务版本采用弹性扩容架构，默认支持最高每秒1000次的并发查询请求，如果有更高的并发需求，可以提前联系平台团队调整配额，最高可支持每秒万级的并发查询，能够满足大部分业务场景的使用需求。私有部署版本的并发量取决于用户部署的服务器资源，平台支持横向扩展节点，用户可以通过增加服务器节点的方式提升并发处理能力，理论上没有上限，可根据业务的访问量级灵活调整资源配置。所有版本的查询平均响应时间都在几百毫秒级别，不会影响用户的使用体验。
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由 Toolifai 编辑维护
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