Ragie
Ragie, part of Ticketmaster · Coding
Ragie ist eine Managed-RAG-Plattform, die Dokumente, Bilder, Audio und Video in einsatzfertigen Kontext für KI-Anwendungen und KI-Agenten verwandelt, über eine API, fertige Konnektoren und hybrides Suchen.
Über Ragie
About
Was ist Ragie
Ragie ist RAG as a Service für Teams, die Retrieval nutzen wollen, ohne die Pipeline dahinter zu bauen. Sie zeigen auf Dateien oder auf eine verbundene App, das System liest und indexiert, was es findet, und Ihre Anwendung fragt Kontext über eine einzige Retrieval-Augmented-Generation-API ab. Der Anbieter nennt das eine Kontext-Engine, und die Bezeichnung passt: die unangenehme Hälfte der Arbeit, also Chunking, Tabellen lesen, Embeddings erneuern und Ergebnisse neu sortieren, bleibt auf seiner Seite.
Entstanden ist das Produkt als interne Infrastruktur für Glue, eine Chat-App hinter Craft Ventures. Öffentlich verfügbar ist es seit August 2024. Seitdem ist daraus eine breitere Plattform geworden, mit eigenen Konnektoren, einem Server für das Model Context Protocol und Unterstützung für Audio und Video neben Text und PDF. Im Jahr 2026 gab das Unternehmen bekannt, zu Ticketmaster zu wechseln.
Die Grenzen zählen so viel wie die Funktionsliste. Abgerechnet werden verarbeitete und gespeicherte Seiten, ein dokumentenlastiges Projekt kostet also mehr als der Listenpreis vermuten lässt. Eingebettete Konnektoren sind ein Zusatz für 250 Dollar pro Monat ab dem zweiten. Selbst hosten lässt sich Ragie, aber nur über einen Enterprise-Vertrag, nicht über ein Anmeldeformular.
Erste Schritte
- Legen Sie ein Konto auf ragie.ai an und erzeugen Sie im Dashboard einen API-Schlüssel. Der Developer-Tarif verlangt keine Karte und reicht für einen ersten Versuch.
- Richten Sie eine Partition ein, wenn Ihre Daten zu verschiedenen Kunden oder Workspaces gehören. Bei einer Anwendung mit nur einem Mandanten können Sie den Schritt überspringen, später ist er mühsam nachzuholen.
- Laden Sie Dateien über den Dokument-Endpunkt hoch oder verbinden Sie Google Drive, Notion, Slack, Confluence oder SharePoint, damit sich der Index selbst aktualisiert.
- Verfolgen Sie den Status jedes Dokuments von der Verarbeitung bis fertig, oder abonnieren Sie die Webhooks und lassen Sie sich vom Callback benachrichtigen.
- Stellen Sie eine Frage in normaler Sprache an den Retrieval-Endpunkt und Sie erhalten bewertete Textstellen mit Quellmetadaten, die Sie zitieren können.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von Ragie.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Backend- und KI-Entwickler
- Kleine Produktteams mit einem Assistenten
- SaaS-Entwickler mit Daten pro Kunde
Aufgaben
- Einen Chatbot auf Firmendokumente stützen
- Lange Aufnahmen durchsuchen
- Felder aus Papierkram ziehen
Szenarien
- Eine Rechts- oder Compliance-Abteilung, die jede relevante Klausel braucht
- Ein Support-Produkt, das aus Hilfeartikeln antwortet
- Ein Agent in Claude oder Cursor, der Ihre eigenen Dateien braucht
Wichtigste Funktionen
Eine Pipeline für jedes Format
Ragie nimmt PDF, Office-Dokumente, Tabellen, reinen Text, Bilder, Audio und Video über denselben Eingang. Bilder laufen durch einen Hochauflösungsmodus, der eingebettete Diagramme und Screenshots liest, Mediendateien werden mit Zeitstempeln transkribiert. Praktisch heißt das: ein gemischter Ordner braucht nicht drei Werkzeuge und ein Skript, um sortiert zu werden.
Eigene und eingebettete Konnektoren
Google Drive, Notion, Confluence, Slack, SharePoint, Dropbox, HubSpot, Jira, Intercom, Zendesk und Backblaze sind ab Werk dabei, die Synchronisierung läuft bei Ragie. Eingebettete Konnektoren gehen weiter und lassen Ihre eigenen Kunden ihr Drive oder Notion in Ihrem Produkt freigeben. So bieten Sie "verbinde deine Wissensbasis" an, ohne für jeden Anbieter einen OAuth-Fluss zu schreiben.
Hybrides Suchen über drei Indizes
Jedes Dokument landet dreifach im Index: Vektor-Embeddings für die Bedeutung, Stichwortsuche für exakte Zeichenfolgen und ein Zusammenfassungsindex für den Kern längerer Dokumente. Abfragen treffen alle drei und führen die Treffer zusammen. Deshalb liefert die Suche nach einem Produktcode und die nach einer vagen Frage beide etwas Brauchbares.
Partitionen für Mandantendaten
Eine Partition ist ein abgetrennter Abschnitt des Index. Dokumente aus einer Partition erscheinen nicht in Abfragen gegen eine andere, was sowohl die Datentrennung zwischen Kunden als auch die Relevanz abdeckt, weil jede Abfrage nur gegen den Korpus antritt, der zählt. Den Zugriff begrenzen Sie, indem Sie die Partition mitgeben, die Zugangskontrolle bleibt in Ihrer Anwendung.
Entitätsextraktion
Die Funktion liest unstrukturierten Text und gibt benannte Werte zurück, etwa Daten, E-Mail-Adressen, Beträge oder ein eigenes Schema. Das ist der Unterschied zwischen einem gefundenen Vertrag und dem Wissen, wann er sich verlängert. Teams nutzen es für Lebensläufe, Rechnungsfelder und Metadaten, die später als Filter dienen.
Reranking, Aktualität und hierarchische Suche
Gefundene Textstellen lassen sich von einem Reranker neu ordnen, damit die passendste Stelle oben steht. Ein Aktualitätsbonus schiebt neue Dokumente nach vorn, wenn Frische mehr zählt als Tiefe. Die hierarchische Suche arbeitet zuerst auf Ebene der Zusammenfassungen und steigt dann in die übrig gebliebenen Dokumente hinab, was bei breiten Fragen an eine große Wissensbasis hilft.
MCP-Server und SDKs
Der Server für das Model Context Protocol läuft über HTTP mit Streaming, Claude, Cursor und andere MCP-Clients fragen die Wissensbasis also direkt ab. Python- und TypeScript-SDKs legen sich um die REST-API, Webhooks melden Statuswechsel von Dokumenten. Damit ist der größte Teil der Integration Konfiguration und kein eigener Code.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Eine API deckt Aufnahme, Indexierung und Retrieval ab, es gibt also keine Vektordatenbank zu betreiben und keine Chunking-Strategie zu justieren.
- Hybrides Suchen mit Reranking steckt in jedem Tarif und bleibt kein Enterprise-Vorrecht.
- Partitionen lösen die Mandantentrennung ohne zweite Installation, was für alle zählt, die an Firmen verkaufen.
- Die multimodale Abdeckung reicht über Text hinaus, Audio und Video werden pro Minute transkribiert.
- Eigene und eingebettete Konnektoren ersparen die OAuth-Arbeit, die sonst den ersten Projektmonat frisst.
Nachteile
- Die Abrechnung pro Seite bestraft dokumentenlastige Arbeit. Der Starter-Tarif enthält 10.000 Seiten, danach kostet jede weitere Seite 0,02 Dollar, dazu 0,002 Dollar pro Seite und Monat für Speicher.
- Der Sprung vom 100-Dollar-Tarif auf 500 Dollar ist steil, dazwischen liegt nichts für Teams, die 10.000 Seiten überschreiten, aber keine 60.000 brauchen.
- Eingebettete Konnektoren kosten ab dem zweiten 250 Dollar pro Monat, das kann den Tarifpreis übersteigen, wenn Ihr Produkt mehrere Dienste anbindet.
- Der Wechsel zu Ticketmaster 2026 lässt offen, wie das eigenständige Produkt weiterläuft, ein langer Vertrag verdient also ein direktes Gespräch mit dem Vertrieb.
Häufige Fragen
Es übernimmt die Retrieval-Schicht einer KI-Anwendung. Sie schicken Dokumente oder verbinden eine Quelle, Ragie liest und indexiert sie, und Ihre App ruft einen Retrieval-Endpunkt auf, um passende Textstellen zu erhalten, statt die Pipeline selbst zu bauen.
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