Modelli architettonici, considerazioni sulla sicurezza e migliori pratiche per integrazioni aziendali con Rememberizer
Modelli di Integrazione Aziendale
Questa guida fornisce informazioni complete per le organizzazioni che desiderano integrare le capacità di gestione della conoscenza e ricerca semantica di Rememberizer negli ambienti aziendali. Copre modelli architettonici, considerazioni sulla sicurezza, scalabilità e migliori pratiche.
Panoramica dell'Integrazione Aziendale
Rememberizer offre robuste capacità di integrazione aziendale che vanno oltre l'uso base delle API, consentendo alle organizzazioni di costruire sistemi sofisticati di gestione della conoscenza che:
Si adattano alle esigenze organizzative tra reparti e team
Mantengono la sicurezza e la conformità con i requisiti aziendali
Si integrano con i sistemi esistenti e gli strumenti di flusso di lavoro
Abilitano il controllo degli accessi basato sui team e la condivisione della conoscenza
Supportano operazioni batch ad alto volume per l'elaborazione dei documenti
Modelli Architettonici per l'Integrazione Aziendale
1. Gestione della Conoscenza Multi-Tenant
Le organizzazioni possono implementare un'architettura multi-tenant per organizzare la conoscenza per team, dipartimenti o funzioni:
Configura il tuo fornitore di identità (Okta, Azure AD, ecc.) per riconoscere Rememberizer come fornitore di servizi
Imposta la mappatura degli attributi SAML per corrispondere agli attributi utente di Rememberizer
Configura Rememberizer per delegare l'autenticazione al tuo fornitore di identità
Modello di Sicurezza Zero Trust
Implementa un approccio zero trust con Rememberizer attraverso:
Micro-segmentazione: Crea basi di conoscenza separate con controlli di accesso distinti
Verifica Continua: Implementa token a breve termine e ri-autenticazione regolare
Minimo Privilegio: Definisci mementi dettagliati che limitano l'accesso a specifici sottoinsiemi di conoscenza
Registrazione degli Eventi: Monitora e audita tutti gli accessi a conoscenze sensibili
Modelli di Scalabilità
Elaborazione in Batch per l'Ingestione di Documenti
Per l'ingestione di documenti su larga scala, implementa il modello di caricamento in batch:
import requests
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def batch_upload_documents(files, api_key, batch_size=5):
"""
Carica documenti in batch per evitare limiti di velocità
Args:
files: Elenco dei percorsi dei file da caricare
api_key: Chiave API di Rememberizer
batch_size: Numero di caricamenti concorrenti
"""
headers = {
'X-API-Key': api_key
}
results = []
# Elabora i file in batch
with ThreadPoolExecutor(max_workers=batch_size) as executor:
for i in range(0, len(files), batch_size):
batch = files[i:i+batch_size]
futures = []
# Invia il batch di caricamenti
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)
# Raccogli i risultati
for future in futures:
response = future.result()
results.append(response.json())
# Limitazione della velocità - pausa tra i batch
if i + batch_size < len(files):
time.sleep(1)
return results
Operazioni di Ricerca ad Alto Volume
Per applicazioni che richiedono ricerche ad alto volume:
async function batchSearchWithRateLimit(queries, apiKey, options = {}) {
const {
batchSize = 5,
delayBetweenBatches = 1000,
maxRetries = 3,
retryDelay = 2000
} = options;
const results = [];
// Elabora le query in 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));
// Esegui il batch
const batchResults = await Promise.all(batchPromises);
results.push(...batchResults);
// Applica il rate limiting tra i 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();
}
// Gestisci specificamente il rate limiting
if (response.status === 429) {
const retryAfter = response.headers.get('Retry-After') || retryDelay / 1000;
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, retryAfter * 1000));
retries++;
continue;
}
// Altri errori
throw new Error(`La ricerca è fallita con stato: ${response.status}`);
} catch (error) {
retries++;
if (retries >= maxRetries) {
throw error;
}
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, retryDelay));
}
}
}
Gestione della Conoscenza Basata sul Team
Rememberizer supporta la gestione della conoscenza basata sul team, consentendo alle imprese di:
Creare spazi di lavoro per il team: Organizzare la conoscenza per dipartimento o funzione
Assegnare permessi basati sui ruoli: Controllare chi può visualizzare, modificare o amministrare la conoscenza
Condividere la conoscenza tra i team: Configurare l'accesso inter-team a specifiche basi di conoscenza
Ruoli e Permessi del Team
Rememberizer supporta i seguenti ruoli del team:
Ruolo
Capacità
Proprietario
Accesso amministrativo completo, può gestire i membri del team e tutta la conoscenza
Amministratore
Può gestire la conoscenza e configurare i mementi, ma non può gestire il team stesso
Membro
Può visualizzare e cercare la conoscenza secondo i permessi dei mementi
Implementazione della Condivisione della Conoscenza Basata sul Team
import requests
def create_team_knowledge_base(team_id, name, description, api_key):
"""
Crea una base di conoscenza per un team specifico
"""
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):
"""
Concedi a un team l'accesso a una base di conoscenza
Args:
knowledge_id: ID della base di conoscenza
team_id: ID del team a cui concedere l'accesso
permission_level: 'read', 'write', o 'admin'
api_key: chiave API di Rememberizer
"""
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()
Migliori Pratiche per l'Integrazione Aziendale
1. Implementare una Gestione degli Errori Robusta
Progetta la tua integrazione per gestire vari scenari di errore in modo elegante:
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
});
// Gestisci diversi tipi di risposta
if (response.status === 204) {
return { success: true };
}
if (!response.ok) {
const error = await response.json();
throw new Error(error.message || `La chiamata API è fallita con stato: ${response.status}`);
}
return await response.json();
} catch (error) {
// Registra i dettagli dell'errore per la risoluzione dei problemi
console.error(`La chiamata API a ${endpoint} è fallita:`, error);
// Fornisci un errore significativo al codice chiamante
throw new Error(`Impossibile ${method} ${endpoint}: ${error.message}`);
}
}
2. Implementare la Cache per la Conoscenza Accessibile Frequentemente
Riduci il carico dell'API e migliora le prestazioni con una cache appropriata:
import requests
import time
from functools import lru_cache
Memorizza documenti frequentemente accessibili per 10 minuti
@lru_cache(maxsize=100)
def get_document_with_cache(document_id, api_key, timestamp=None):
"""
Ottieni un documento con caching
Args:
document_id: ID del documento da recuperare
api_key: chiave API di Rememberizer
timestamp: timestamp di invalidazione della cache (predefinito: 10 min)
"""
# Genera un timestamp che cambia ogni 10 minuti per l'invalidazione della cache
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()
### 3. Implementare l'elaborazione asincrona per il caricamento dei documenti
Per set di documenti di grandi dimensioni, implementare l'elaborazione asincrona:
```javascript
async function uploadLargeDocument(file, apiKey) {
// Passo 1: Iniziare il caricamento
const initResponse = await fetch('https://api.rememberizer.ai/api/v1/documents/upload-async/', {
method: 'POST',
headers: {
'X-API-Key': apiKey,
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({
filename: file.name,
filesize: file.size,
content_type: file.type
})
});
const { upload_id, upload_url } = await initResponse.json();
// Passo 2: Caricare il file all'URL fornito
await fetch(upload_url, {
method: 'PUT',
body: file
});
// Passo 3: Monitorare lo stato dell'elaborazione
const processingId = await initiateProcessing(upload_id, apiKey);
return monitorProcessingStatus(processingId, apiKey);
}
async function initiateProcessing(uploadId, apiKey) {
const response = await fetch('https://api.rememberizer.ai/api/v1/documents/process/', {
method: 'POST',
headers: {
'X-API-Key': apiKey,
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({
upload_id: uploadId
})
});
const { processing_id } = await response.json();
return processing_id;
}
async function monitorProcessingStatus(processingId, apiKey, interval = 2000) {
while (true) {
const statusResponse = await fetch(`https://api.rememberizer.ai/api/v1/documents/process-status/${processingId}/`, {
headers: {
'X-API-Key': apiKey
}
});
const status = await statusResponse.json();
if (status.status === 'completed') {
return status.document_id;
} else if (status.status === 'failed') {
throw new Error(`Elaborazione fallita: ${status.error}`);
}
// Attendere prima di controllare di nuovo
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, interval));
}
}
4. Implementare un Adeguato Limite di Richieste
Rispetta i limiti di richiesta delle API per garantire un funzionamento affidabile:
## Prossimi Passi
Per implementare integrazioni aziendali con Rememberizer:
1. **Progetta la tua architettura della conoscenza**: Mappa i domini della conoscenza e i modelli di accesso
2. **Imposta strutture di team basate sui ruoli**: Crea team e assegna le autorizzazioni appropriate
3. **Implementa flussi di autenticazione**: Scegli e implementa i metodi di autenticazione che soddisfano le tue esigenze
4. **Progetta flussi di lavoro scalabili**: Implementa l'elaborazione in batch per l'ingestione dei documenti
5. **Stabilisci politiche di monitoraggio e audit**: Imposta il logging e il monitoraggio per la conformità e le operazioni
## Risorse Correlate
* [Accesso al Filtro Mementos](../personal/mementos-filter-access.md) - Controlla quali fonti di dati sono disponibili per le integrazioni
* [Documentazione API](api-docs/README.md) - Riferimento completo dell'API per tutti gli endpoint
* [Integrazione LangChain](langchain-integration.md) - Integrazione programmatica con il framework LangChain
* [Creazione di un Rememberizer GPT](creating-a-rememberizer-gpt.md) - Integrazione con la piattaforma GPT di OpenAI
* [Archivi Vettoriali](vector-stores.md) - Dettagli tecnici dell'implementazione del database vettoriale di Rememberizer
Per ulteriore assistenza con le integrazioni aziendali, contatta il team di Rememberizer tramite il portale di Supporto.
