Arkitektoniske mønstre, sikkerhedsovervejelser og bedste praksis for virksomhedsintegrationer med Rememberizer
Enterprise Integration Patterns
Denne guide giver omfattende information til organisationer, der ønsker at integrere Rememberizer's vidensstyring og semantiske søgefunktioner i virksomhedsmiljøer. Den dækker arkitektoniske mønstre, sikkerhedsovervejelser, skalerbarhed og bedste praksis.
Enterprise Integration Oversigt
Rememberizer tilbyder robuste enterprise integrationsmuligheder, der strækker sig ud over grundlæggende API-brug, hvilket gør det muligt for organisationer at opbygge sofistikerede vidensstyringssystemer, der:
Skalerer til at imødekomme organisatoriske behov på tværs af afdelinger og teams
Opretholder sikkerhed og overholdelse af virksomhedens krav
Integrerer med eksisterende systemer og arbejdsredskaber
Muliggør team-baseret adgangskontrol og vidensdeling
Understøtter højvolumen batchoperationer til dokumentbehandling
Arkitektoniske Mønstre for Virksomhedsintegration
1. Multi-Tenant Knowledge Management
Organisationer kan implementere en multi-tenant arkitektur for at organisere viden efter teams, afdelinger eller funktioner:
import requests
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def batch_upload_documents(files, api_key, batch_size=5):
"""
Upload dokumenter i batches for at undgå hastighedsbegrænsninger
Args:
files: Liste over filstier, der skal uploades
api_key: Rememberizer API-nøgle
batch_size: Antal samtidige uploads
"""
headers = {
'X-API-Key': api_key
}
results = []
# Behandl filer i batches
with ThreadPoolExecutor(max_workers=batch_size) as executor:
for i in range(0, len(files), batch_size):
batch = files[i:i+batch_size]
futures = []
# Indsend batch af uploads
for file_path in batch:
with open(file_path, 'rb') as f:
files = {'file': f}
future = executor.submit(
requests.post,
'https://api.rememberizer.ai/api/v1/documents/upload/',
headers=headers,
files=files
)
futures.append(future)
# Indsaml resultater
for future in futures:
response = future.result()
results.append(response.json())
# Hastighedsbegrænsning - pause mellem batches
if i + batch_size < len(files):
time.sleep(1)
return results
async function batchSearchWithRateLimit(queries, apiKey, options = {}) {
const {
batchSize = 5,
delayBetweenBatches = 1000,
maxRetries = 3,
retryDelay = 2000
} = options;
const results = [];
// Behandl forespørgsler i batch
for (let i = 0; i < queries.length; i += batchSize) {
const batch = queries.slice(i, i + batchSize);
const batchPromises = batch.map(query => searchWithRetry(query, apiKey, maxRetries, retryDelay));
// Udfør batch
const batchResults = await Promise.all(batchPromises);
results.push(...batchResults);
// Anvend hastighedsbegrænsning mellem batch
if (i + batchSize < queries.length) {
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, delayBetweenBatches));
}
}
return results;
}
async function searchWithRetry(query, apiKey, maxRetries, retryDelay) {
let retries = 0;
while (retries < maxRetries) {
try {
const response = await fetch('https://api.rememberizer.ai/api/v1/search/', {
method: 'POST',
headers: {
'X-API-Key': apiKey,
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({ query })
});
if (response.ok) {
return response.json();
}
// Håndter hastighedsbegrænsning specifikt
if (response.status === 429) {
const retryAfter = response.headers.get('Retry-After') || retryDelay / 1000;
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, retryAfter * 1000));
retries++;
continue;
}
// Andre fejl
throw new Error(`Søgning mislykkedes med status: ${response.status}`);
} catch (error) {
retries++;
if (retries >= maxRetries) {
throw error;
}
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, retryDelay));
}
}
}
import requests
def create_team_knowledge_base(team_id, name, description, api_key):
"""
Opret en vidensbase for et specifikt team
"""
headers = {
'X-API-Key': api_key,
'Content-Type': 'application/json'
}
payload = {
'team_id': team_id,
'name': name,
'description': description
}
response = requests.post(
'https://api.rememberizer.ai/api/v1/teams/knowledge/',
headers=headers,
json=payload
)
return response.json()
def grant_team_access(knowledge_id, team_id, permission_level, api_key):
"""
Giv et team adgang til en vidensbase
Args:
knowledge_id: ID på vidensbasen
team_id: ID på teamet der skal have adgang
permission_level: 'read', 'write', eller 'admin'
api_key: Rememberizer API-nøgle
"""
headers = {
'X-API-Key': api_key,
'Content-Type': 'application/json'
}
payload = {
'team_id': team_id,
'knowledge_id': knowledge_id,
'permission': permission_level
}
response = requests.post(
'https://api.rememberizer.ai/api/v1/knowledge/permissions/',
headers=headers,
json=payload
)
return response.json()
async function robustApiCall(endpoint, method, payload, apiKey) {
try {
const response = await fetch(`https://api.rememberizer.ai/api/v1/${endpoint}`, {
method,
headers: {
'X-API-Key': apiKey,
'Content-Type': 'application/json'
},
body: method !== 'GET' ? JSON.stringify(payload) : undefined
});
// Håndter forskellige responstyper
if (response.status === 204) {
return { success: true };
}
if (!response.ok) {
const error = await response.json();
throw new Error(error.message || `API-opkald mislykkedes med status: ${response.status}`);
}
return await response.json();
} catch (error) {
// Log fejloplysninger til fejlfinding
console.error(`API-opkald til ${endpoint} mislykkedes:`, error);
// Giv meningsfuld fejl til kaldende kode
throw new Error(`Mislykkedes med at ${method} ${endpoint}: ${error.message}`);
}
}
import requests
import time
from functools import lru_cache
Args:
document_id: ID på dokumentet der skal hentes
api_key: Rememberizer API-nøgle
timestamp: Cache invalidation timestamp (standard: 10 min intervaller)
"""
# Generer et timestamp der ændrer sig hver 10. minut for cache invalidation
if timestamp is None:
timestamp = int(time.time() / 600)
headers = {
'X-API-Key': api_key
}
response = requests.get(
f'https://api.rememberizer.ai/api/v1/documents/{document_id}/',
headers=headers
)
return response.json()
## Næste Skridt
For at implementere virksomhedsintegrationer med Rememberizer:
1. **Design din videnarkitektur**: Kortlæg videnområder og adgangsmønstre
2. **Opsæt rollebaserede teamstrukturer**: Opret teams og tildel passende tilladelser
3. **Implementer autentificeringsflows**: Vælg og implementer de autentificeringsmetoder, der opfylder dine krav
4. **Design skalerbare arbejdsgange**: Implementer batchbehandling til dokumentindtagelse
5. **Etabler overvågnings- og revisionspolitikker**: Opsæt logning og overvågning for overholdelse og drift
## Relaterede Ressourcer
* [Mementos Filteradgang](../personal/mementos-filter-access.md) - Kontroller hvilke datakilder der er tilgængelige for integrationer
* [API Dokumentation](api-docs/README.md) - Fuld API-referencer for alle endpoints
* [LangChain Integration](langchain-integration.md) - Programmatisk integration med LangChain-rammen
* [Oprettelse af en Rememberizer GPT](creating-a-rememberizer-gpt.md) - Integration med OpenAI's GPT-platform
* [Vektorbutikker](vector-stores.md) - Tekniske detaljer om Rememberizers vektordatabases implementering
For yderligere assistance med virksomhedsintegrationer, kontakt Rememberizer-teamet gennem Support-portalen.