Rememberizer Docs
Sign inSign upContact us
Tiếng Việt
Tiếng Việt
  • Tại sao lại là Rememberizer?
  • Bối cảnh
    • Vector Embeddings và Cơ sở dữ liệu Vector là gì?
    • Thuật ngữ
    • Thuật ngữ Chuẩn hóa
  • Sử Dụng Cá Nhân
    • Bắt Đầu
      • Tìm Kiếm Kiến Thức Của Bạn
      • Truy Cập Bộ Lọc Kỷ Niệm
      • Kiến Thức Chung
      • Quản Lý Kiến Thức Nhúng Của Bạn
  • Tích hợp
    • Ứng dụng Rememberizer
    • Tích hợp Rememberizer Slack
    • Tích hợp Rememberizer Google Drive
    • Tích hợp Rememberizer Dropbox
    • Tích hợp Rememberizer Gmail
    • Tích hợp Rememberizer Memory
    • Máy chủ Rememberizer MCP
    • Quản lý ứng dụng bên thứ ba
  • Tài nguyên cho nhà phát triển
    • Tổng quan về nhà phát triển
  • Tùy Chọn Tích Hợp
    • Đăng ký và sử dụng API Keys
    • Đăng ký ứng dụng Rememberizer
    • Ủy quyền cho ứng dụng Rememberizer
    • Tạo một Rememberizer GPT
    • Tích hợp LangChain
    • Vector Stores
    • Talk-to-Slack Ứng Dụng Web Mẫu
  • Tích hợp Doanh Nghiệp
    • Mô Hình Tích Hợp Doanh Nghiệp
  • Tham khảo API
    • Trang chính tài liệu API
    • Xác thực
  • API cốt lõi
    • Tìm kiếm tài liệu theo sự tương đồng ngữ nghĩa
    • Lấy tài liệu
    • Lấy nội dung tài liệu
    • Lấy nội dung Slack
    • Ghi nhớ nội dung vào Rememberizer
  • Tài khoản & Cấu hình
    • Lấy chi tiết tài khoản người dùng hiện tại
    • Danh sách các tích hợp nguồn dữ liệu có sẵn
    • Memento
    • Lấy tất cả kiến thức công khai đã thêm
  • API Lưu Trữ Vector
    • Tài liệu Lưu Trữ Vector
    • Lấy thông tin lưu trữ vector
    • Lấy danh sách tài liệu trong Lưu Trữ Vector
    • Lấy thông tin tài liệu
    • Thêm tài liệu văn bản mới vào Lưu Trữ Vector
    • Tải lên tệp vào Lưu Trữ Vector
    • Cập nhật nội dung tệp trong Lưu Trữ Vector
    • Xóa một tài liệu trong Lưu Trữ Vector
    • Tìm kiếm tài liệu Lưu Trữ Vector theo sự tương đồng ngữ nghĩa
  • Tài nguyên bổ sung
    • Thông báo
      • Điều khoản sử dụng
      • Chính sách bảo mật
      • B2B
        • Về Reddit Agent
  • Phiên bản
    • Trang ghi chú phát hành
  • Các bản phát hành năm 2025
    • 25 tháng 4, 2025
    • 18 tháng 4, 2025
    • 11 tháng 4, 2025
    • 4 tháng 4, 2025
    • 28 tháng 3, 2025
    • 21 tháng 3, 2025
    • 14 tháng 3, 2025
    • 17 tháng 1, 2025
  • Các bản phát hành năm 2024
    • 27 tháng 12 năm 2024
    • 20 tháng 12 năm 2024
    • 13 tháng 12 năm 2024
    • 6 tháng 12 năm 2024
  • 29 Tháng 11, 2024
  • 22 Tháng 11, 2024
  • 15 Tháng 11, 2024
  • 8 Tháng 11, 2024
  • 1 Tháng 11, 2024
  • 25 tháng 10 năm 2024
  • 18 tháng 10 năm 2024
  • 11 tháng 10 năm 2024
  • 4 tháng 10 năm 2024
  • 27 Tháng 9, 2024
  • 20 Tháng 9, 2024
  • 13 Tháng 9, 2024
  • 16 tháng 8 năm 2024
  • 9 tháng 8 năm 2024
  • 2 tháng 8 năm 2024
  • 26 Tháng 7, 2024
  • 12 Tháng 7, 2024
  • 28 tháng 6 năm 2024
  • 14 tháng 6 năm 2024
  • Ngày 31 tháng 5 năm 2024
  • Ngày 17 tháng 5 năm 2024
  • Ngày 10 tháng 5 năm 2024
  • 26 tháng 4, 2024
  • 19 tháng 4, 2024
  • 12 tháng 4, 2024
  • 5 tháng 4, 2024
  • 25 tháng 3 năm 2024
  • 18 tháng 3 năm 2024
  • 11 tháng 3 năm 2024
  • 4 tháng 3 năm 2024
  • 26 tháng 2 năm 2024
  • 19 tháng 2 năm 2024
  • 12 tháng 2 năm 2024
  • 5 tháng 2 năm 2024
  • 29 tháng 1 năm 2024
  • 22 tháng 1 năm 2024
  • 15 tháng 1 năm 2024
  • Tài liệu LLM
    • Tài liệu sẵn sàng LLM của Rememberizer
Powered by GitBook
On this page
  • Mô Hình Tích Hợp Doanh Nghiệp
  • Tổng Quan Về Tích Hợp Doanh Nghiệp
  • Các Mô Hình Kiến Trúc cho Tích Hợp Doanh Nghiệp
  • Mô Hình Bảo Mật Doanh Nghiệp
  • Mô Hình Tăng Trưởng
  • Quản Lý Kiến Thức Dựa Trên Nhóm
  • Các Thực Hành Tốt Nhất Trong Tích Hợp Doanh Nghiệp
  • Lưu trữ tài liệu thường xuyên được truy cập trong 10 phút
  • Các yếu tố tuân thủ
  • Cấu hình ghi log
  1. Tích hợp Doanh Nghiệp

Mô Hình Tích Hợp Doanh Nghiệp

Các mẫu kiến trúc, các yếu tố bảo mật và các phương pháp tốt nhất cho việc tích hợp doanh nghiệp với Rememberizer

Mô Hình Tích Hợp Doanh Nghiệp

Hướng dẫn này cung cấp thông tin toàn diện cho các tổ chức đang tìm cách tích hợp khả năng quản lý tri thức và tìm kiếm ngữ nghĩa của Rememberizer vào môi trường doanh nghiệp. Nó bao gồm các mô hình kiến trúc, các yếu tố an ninh, khả năng mở rộng và các phương pháp tốt nhất.

Tổng Quan Về Tích Hợp Doanh Nghiệp

Rememberizer cung cấp khả năng tích hợp doanh nghiệp mạnh mẽ vượt ra ngoài việc sử dụng API cơ bản, cho phép các tổ chức xây dựng các hệ thống quản lý tri thức tinh vi mà:

  • Mở rộng để đáp ứng nhu cầu tổ chức trên các phòng ban và đội nhóm

  • Duy trì an ninh và tuân thủ các yêu cầu của doanh nghiệp

  • Tích hợp với các hệ thống hiện có và công cụ quy trình làm việc

  • Cho phép kiểm soát truy cập dựa trên nhóm và chia sẻ tri thức

  • Hỗ trợ các hoạt động lô khối lượng lớn cho việc xử lý tài liệu

Các Mô Hình Kiến Trúc cho Tích Hợp Doanh Nghiệp

1. Quản Lý Kiến Thức Đa Khách Hàng

Các tổ chức có thể triển khai kiến trúc đa khách hàng để tổ chức kiến thức theo nhóm, phòng ban hoặc chức năng:

                  ┌───────────────┐
                  │   Rememberizer│
                  │     Platform  │
                  └───────┬───────┘
                          │
        ┌─────────────────┼─────────────────┐
        │                 │                 │
┌───────▼────────┐ ┌──────▼───────┐ ┌───────▼────────┐
│  Cơ Sở Kiến   │ │    Bán Hàng  │ │     Pháp Lý   │
│  Thức Kỹ Thuật│ │ Cơ Sở Kiến   │ │ Cơ Sở Kiến    │
└───────┬────────┘ └──────┬───────┘ └───────┬────────┘
        │                 │                 │
        │                 │                 │
┌───────▼────────┐ ┌──────▼───────┐ ┌───────▼────────┐
│  Kỷ Niệm Cụ Thể│ │ Kỷ Niệm Cụ Thể│ │  Kỷ Niệm Cụ Thể │
│    Của Nhóm    │ │   Của Nhóm   │ │     Của Nhóm    │
└────────────────┘ └──────────────┘ └─────────────────┘

Các Bước Triển Khai:

  1. Tạo các kho vector riêng biệt cho mỗi phòng ban hoặc lĩnh vực kiến thức chính

  2. Cấu hình kiểm soát truy cập dựa trên nhóm bằng cách sử dụng chức năng nhóm của Rememberizer

  3. Định nghĩa các kỷ niệm để kiểm soát truy cập vào các tập hợp kiến thức cụ thể

  4. Triển khai quyền truy cập dựa trên vai trò cho các quản trị viên và người tiêu dùng kiến thức

2. Kiến trúc Trung tâm Tích hợp

Đối với các doanh nghiệp có hệ thống hiện có, mô hình trung tâm và nhánh cho phép Rememberizer hoạt động như một kho kiến thức trung tâm:

       ┌─────────────┐               ┌─────────────┐
       │ Hệ thống CRM│               │  Hệ thống ERP│
       └──────┬──────┘               └──────┬──────┘
              │                             │
              │                             │
              ▼                             ▼
       ┌──────────────────────────────────────────┐
       │                                          │
       │           Bus Dịch vụ Doanh nghiệp      │
       │                                          │
       └────────────────────┬─────────────────────┘
                            │
                            ▼
                  ┌───────────────────┐
                  │   Rememberizer    │
                  │ Nền tảng Kiến thức│
                  └─────────┬─────────┘
                            │
          ┌─────────────────┴────────────────┐
          │                                  │
┌─────────▼──────────┐            ┌──────────▼────────┐
│ Cơ sở Kiến thức   │            │ Cơ sở Kiến thức  │
│      Nội bộ       │            │      Khách hàng   │
└────────────────────┘            └─────────────────────┘

Các bước thực hiện:

  1. Tạo và cấu hình khóa API cho tích hợp hệ thống với hệ thống

  2. Triển khai OAuth2 để truy cập dựa trên người dùng vào các kho kiến thức

  3. Thiết lập quy trình ETL để đồng bộ hóa kiến thức định kỳ

  4. Sử dụng webhook để thông báo cho các hệ thống bên ngoài về các cập nhật kiến thức

3. Kiến trúc Microservices

Đối với các tổ chức áp dụng microservices, tích hợp Rememberizer như một dịch vụ kiến thức chuyên biệt:

┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐
│ Dịch vụ Người dùng│  │ Dịch vụ Xác thực│  │ Dịch vụ Dữ liệu│  │ Giao diện Tìm kiếm│
└──────┬──────┘  └──────┬──────┘  └──────┬──────┘  └──────┬──────┘
       │                │                │                │
       └────────────────┼────────────────┼────────────────┘
                        │                │                  
                        ▼                ▼                  
               ┌─────────────────────────────────┐         
               │       Cổng API                 │         
               └─────────────────┬─────────────┘         
                                 │                        
                                 ▼                        
                       ┌───────────────────┐              
                       │   Rememberizer    │              
                       │   API Kiến thức   │              
                       └───────────────────┘              

Các bước thực hiện:

  1. Tạo tài khoản dịch vụ chuyên dụng cho việc tích hợp microservices

  2. Triển khai xác thực dựa trên token JWT cho giao tiếp giữa các dịch vụ

  3. Thiết kế các tương tác API idempotent để đảm bảo tính bền bỉ

  4. Triển khai các bộ ngắt mạch để chịu lỗi

Mô Hình Bảo Mật Doanh Nghiệp

Xác thực & Ủy quyền

Rememberizer hỗ trợ nhiều phương thức xác thực phù hợp với môi trường doanh nghiệp:

1. Tích hợp OAuth2

Đối với quyền truy cập dựa trên người dùng, triển khai quy trình ủy quyền OAuth2:

// Bước 1: Chuyển hướng người dùng đến điểm cuối ủy quyền của Rememberizer
function redirectToAuth() {
  const authUrl = 'https://api.rememberizer.ai/oauth/authorize/';
  const params = new URLSearchParams({
    client_id: 'YOUR_CLIENT_ID',
    redirect_uri: 'YOUR_REDIRECT_URI',
    response_type: 'code',
    scope: 'read write'
  });
  
  window.location.href = `${authUrl}?${params.toString()}`;
}

// Bước 2: Đổi mã ủy quyền lấy token
async function exchangeCodeForTokens(code) {
  const tokenUrl = 'https://api.rememberizer.ai/oauth/token/';
  const response = await fetch(tokenUrl, {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Content-Type': 'application/json'
    },
    body: JSON.stringify({
      client_id: 'YOUR_CLIENT_ID',
      client_secret: 'YOUR_CLIENT_SECRET',
      grant_type: 'authorization_code',
      code: code,
      redirect_uri: 'YOUR_REDIRECT_URI'
    })
  });
  
  return response.json();
}

2. Xác thực Tài khoản Dịch vụ

Đối với tích hợp hệ thống với hệ thống, sử dụng xác thực khóa API:

import requests

def search_knowledge_base(query, api_key):
    headers = {
        'X-API-Key': api_key,
        'Content-Type': 'application/json'
    }
    
    payload = {
        'query': query,
        'num_results': 10
    }
    
    response = requests.post(
        'https://api.rememberizer.ai/api/v1/search/',
        headers=headers,
        json=payload
    )
    
    return response.json()

3. SAML và SSO Doanh Nghiệp

Đối với tích hợp đăng nhập một lần doanh nghiệp:

  1. Cấu hình nhà cung cấp danh tính của bạn (Okta, Azure AD, v.v.) để nhận diện Rememberizer như một nhà cung cấp dịch vụ

  2. Thiết lập ánh xạ thuộc tính SAML để phù hợp với các thuộc tính người dùng của Rememberizer

  3. Cấu hình Rememberizer để ủy quyền xác thực cho nhà cung cấp danh tính của bạn

Mô Hình Bảo Mật Không Tin Cậy

Triển khai cách tiếp cận không tin cậy với Rememberizer bằng cách:

  1. Phân đoạn vi mô: Tạo các cơ sở tri thức riêng biệt với các kiểm soát truy cập khác nhau

  2. Xác minh liên tục: Triển khai các mã thông báo ngắn hạn và xác thực lại thường xuyên

  3. Quyền tối thiểu: Định nghĩa các kỷ niệm chi tiết hạn chế quyền truy cập vào các tập hợp tri thức cụ thể

  4. Ghi nhật ký sự kiện: Giám sát và kiểm toán tất cả quyền truy cập vào tri thức nhạy cảm

Mô Hình Tăng Trưởng

Xử Lý Theo Lô Để Nhập Tài Liệu

Đối với việc nhập tài liệu quy mô lớn, triển khai mẫu tải lên theo lô:

import requests
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def batch_upload_documents(files, api_key, batch_size=5):
    """
    Tải lên tài liệu theo lô để tránh giới hạn tốc độ
    
    Args:
        files: Danh sách đường dẫn tệp để tải lên
        api_key: Khóa API của Rememberizer
        batch_size: Số lượng tải lên đồng thời
    """
    headers = {
        'X-API-Key': api_key
    }
    
    results = []
    
    # Xử lý tệp theo lô
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=batch_size) as executor:
        for i in range(0, len(files), batch_size):
            batch = files[i:i+batch_size]
            futures = []
            
            # Gửi lô tải lên
            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)
            
            # Thu thập kết quả
            for future in futures:
                response = future.result()
                results.append(response.json())
            
            # Giới hạn tốc độ - tạm dừng giữa các lô
            if i + batch_size < len(files):
                time.sleep(1)
    
    return results

Các hoạt động tìm kiếm khối lượng lớn

Đối với các ứng dụng yêu cầu tìm kiếm khối lượng lớn:

async function batchSearchWithRateLimit(queries, apiKey, options = {}) {
  const {
    batchSize = 5,
    delayBetweenBatches = 1000,
    maxRetries = 3,
    retryDelay = 2000
  } = options;
  
  const results = [];
  
  // Xử lý các truy vấn theo từng lô
  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));
    
    // Thực hiện lô
    const batchResults = await Promise.all(batchPromises);
    results.push(...batchResults);
    
    // Áp dụng giới hạn tốc độ giữa các lô
    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();
      }
      
      // Xử lý giới hạn tốc độ một cách cụ thể
      if (response.status === 429) {
        const retryAfter = response.headers.get('Retry-After') || retryDelay / 1000;
        await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, retryAfter * 1000));
        retries++;
        continue;
      }
      
      // Các lỗi khác
      throw new Error(`Tìm kiếm thất bại với trạng thái: ${response.status}`);
    } catch (error) {
      retries++;
      if (retries >= maxRetries) {
        throw error;
      }
      await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, retryDelay));
    }
  }
}

Quản Lý Kiến Thức Dựa Trên Nhóm

Rememberizer hỗ trợ quản lý kiến thức dựa trên nhóm, cho phép các doanh nghiệp:

  1. Tạo không gian làm việc nhóm: Tổ chức kiến thức theo phòng ban hoặc chức năng

  2. Gán quyền dựa trên vai trò: Kiểm soát ai có thể xem, chỉnh sửa hoặc quản lý kiến thức

  3. Chia sẻ kiến thức giữa các nhóm: Cấu hình quyền truy cập giữa các nhóm đến các cơ sở kiến thức cụ thể

Vai trò và Quyền hạn của Nhóm

Rememberizer hỗ trợ các vai trò nhóm sau:

Vai trò
Khả năng

Chủ sở hữu

Quyền truy cập quản trị đầy đủ, có thể quản lý các thành viên trong nhóm và tất cả kiến thức

Quản trị viên

Có thể quản lý kiến thức và cấu hình các memento, nhưng không thể quản lý chính nhóm đó

Thành viên

Có thể xem và tìm kiếm kiến thức theo quyền hạn của memento

Triển Khai Chia Sẻ Kiến Thức Dựa Trên Nhóm

import requests

def create_team_knowledge_base(team_id, name, description, api_key):
    """
    Tạo một cơ sở kiến thức cho một nhóm cụ thể
    """
    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):
    """
    Cấp quyền truy cập cho một nhóm đến cơ sở kiến thức
    
    Args:
        knowledge_id: ID của cơ sở kiến thức
        team_id: ID của nhóm được cấp quyền truy cập
        permission_level: 'read', 'write', hoặc 'admin'
        api_key: Khóa API của 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()

Các Thực Hành Tốt Nhất Trong Tích Hợp Doanh Nghiệp

1. Triển Khai Xử Lý Lỗi Mạnh Mẽ

Thiết kế tích hợp của bạn để xử lý các tình huống lỗi khác nhau một cách nhẹ nhàng:

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
    });
    
    // Xử lý các loại phản hồi khác nhau
    if (response.status === 204) {
      return { success: true };
    }
    
    if (!response.ok) {
      const error = await response.json();
      throw new Error(error.message || `Cuộc gọi API thất bại với trạng thái: ${response.status}`);
    }
    
    return await response.json();
  } catch (error) {
    // Ghi lại chi tiết lỗi để khắc phục sự cố
    console.error(`Cuộc gọi API đến ${endpoint} thất bại:`, error);
    
    // Cung cấp lỗi có ý nghĩa cho mã gọi
    throw new Error(`Không thể ${method} ${endpoint}: ${error.message}`);
  }
}

2. Triển khai Bộ nhớ đệm cho Kiến thức Thường xuyên Truy cập

Giảm tải API và cải thiện hiệu suất với bộ nhớ đệm phù hợp:

import requests
import time
from functools import lru_cache

Lưu trữ tài liệu thường xuyên được truy cập trong 10 phút

@lru_cache(maxsize=100) def get_document_with_cache(document_id, api_key, timestamp=None): """ Lấy một tài liệu với việc lưu trữ

Args:
    document_id: ID của tài liệu cần lấy
    api_key: Khóa API Rememberizer
    timestamp: Dấu thời gian làm mất hiệu lực bộ nhớ cache (mặc định: 10 phút)
"""
# Tạo một dấu thời gian thay đổi mỗi 10 phút để làm mất hiệu lực bộ nhớ 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. Triển khai Xử lý Không đồng bộ cho Tải lên Tài liệu

Đối với các tập tài liệu lớn, triển khai xử lý không đồng bộ:

```javascript
async function uploadLargeDocument(file, apiKey) {
  // Bước 1: Khởi động tải lên
  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();
  
  // Bước 2: Tải tệp lên URL đã cung cấp
  await fetch(upload_url, {
    method: 'PUT',
    body: file
  });
  
  // Bước 3: Giám sát trạng thái xử lý
  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(`Xử lý thất bại: ${status.error}`);
    }
    
    // Chờ trước khi kiểm tra lại
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, interval));
  }
}

4. Thực hiện Giới Hạn Tốc Độ Thích Hợp

Tôn trọng giới hạn tốc độ API để đảm bảo hoạt động đáng tin cậy:

import requests
import time
from functools import wraps

class RateLimiter:
    def __init__(self, calls_per_second=5):
        self.calls_per_second = calls_per_second
        self.last_call_time = 0
        self.min_interval = 1.0 / calls_per_second
    
    def __call__(self, func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            current_time = time.time()
            time_since_last_call = current_time - self.last_call_time
            
            if time_since_last_call < self.min_interval:
                sleep_time = self.min_interval - time_since_last_call
                time.sleep(sleep_time)
            
            self.last_call_time = time.time()
            return func(*args, **kwargs)
        
        return wrapper

# Áp dụng giới hạn tỷ lệ cho các cuộc gọi API
@RateLimiter(calls_per_second=5)
def search_documents(query, api_key):
    headers = {
        'X-API-Key': api_key,
        'Content-Type': 'application/json'
    }
    
    payload = {
        'query': query
    }
    
    response = requests.post(
        'https://api.rememberizer.ai/api/v1/search/',
        headers=headers,
        json=payload
    )
    
    return response.json()

Các yếu tố tuân thủ

Địa điểm Dữ liệu

Đối với các tổ chức có yêu cầu về địa điểm dữ liệu:

  1. Chọn khu vực phù hợp: Chọn các triển khai Rememberizer ở các khu vực tuân thủ

  2. Tài liệu hóa luồng dữ liệu: Lập bản đồ nơi kiến thức được lưu trữ và xử lý

  3. Thực hiện lọc: Sử dụng mementos để hạn chế quyền truy cập vào dữ liệu nhạy cảm

Ghi Nhận Kiểm Toán

Thực hiện ghi nhận kiểm toán toàn diện để tuân thủ:

import requests
import json
import logging

Cấu hình ghi log

logging.basicConfig( level=logging.INFO, format='%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s', handlers=[ logging.FileHandler('rememberizer_audit.log'), logging.StreamHandler() ] )

def audit_log_api_call(endpoint, method, user_id, result_status): """ Ghi lại chi tiết cuộc gọi API cho mục đích kiểm toán """ log_entry = { 'timestamp': time.time(), 'endpoint': endpoint, 'method': method, 'user_id': user_id, 'status': result_status }

logging.info(f"CUỘC GỌI API: {json.dumps(log_entry)}")

def search_with_audit(query, api_key, user_id): endpoint = 'search' method = 'POST'

try:
    headers = {
        'X-API-Key': api_key,
        'Content-Type': 'application/json'
    }
    
    payload = {
        'query': query
    }
    
    response = requests.post(
        'https://api.rememberizer.ai/api/v1/search/',
        headers=headers,
        json=payload
    )
    
    status = 'thành công' if response.ok else 'lỗi'
    audit_log_api_call(endpoint, method, user_id, status)
    
    return response.json()
except Exception as e:
    audit_log_api_call(endpoint, method, user_id, 'ngoại lệ')
    raise

## Các bước tiếp theo

Để triển khai tích hợp doanh nghiệp với Rememberizer:

1. **Thiết kế kiến trúc tri thức của bạn**: Lập bản đồ các lĩnh vực tri thức và các mẫu truy cập
2. **Thiết lập cấu trúc đội ngũ dựa trên vai trò**: Tạo các đội và gán quyền truy cập phù hợp
3. **Triển khai các luồng xác thực**: Chọn và triển khai các phương pháp xác thực đáp ứng yêu cầu của bạn
4. **Thiết kế quy trình làm việc có thể mở rộng**: Triển khai xử lý theo lô cho việc tiếp nhận tài liệu
5. **Thiết lập chính sách giám sát và kiểm toán**: Thiết lập ghi nhật ký và giám sát cho tuân thủ và hoạt động

## Tài nguyên liên quan

* [Truy cập bộ lọc Mementos](../personal/mementos-filter-access.md) - Kiểm soát các nguồn dữ liệu nào có sẵn cho các tích hợp
* [Tài liệu API](api-docs/README.md) - Tham khảo API đầy đủ cho tất cả các điểm cuối
* [Tích hợp LangChain](langchain-integration.md) - Tích hợp lập trình với framework LangChain
* [Tạo một Rememberizer GPT](creating-a-rememberizer-gpt.md) - Tích hợp với nền tảng GPT của OpenAI
* [Cửa hàng Vector](vector-stores.md) - Chi tiết kỹ thuật về việc triển khai cơ sở dữ liệu vector của Rememberizer

Để được hỗ trợ thêm về các tích hợp doanh nghiệp, hãy liên hệ với đội ngũ Rememberizer thông qua cổng Hỗ trợ.
PreviousTalk-to-Slack Ứng Dụng Web MẫuNextTrang chính tài liệu API

Last updated 24 days ago