OneNode
OneNode · Programmation
OneNode est une base de données native de l'IA qui réunit stockage de documents, recherche vectorielle et gestion des médias dans un seul backend, pour créer des apps RAG sans assembler des services séparés.
À propos de OneNode
What Is OneNode
OneNode est une base de données native de l'IA et un backend en tant que service pour les équipes qui construisent des fonctions d'IA. Elle garde documents, embeddings et médias au même endroit, si bien que la recherche sémantique et la génération augmentée par récupération n'ont pas besoin d'une pile de services distincts.
Le produit vise une tâche précise : faire passer la génération augmentée par récupération (RAG) en production. Le RAG consiste à tirer des informations pertinentes de vos propres données avant qu'un modèle de langage réponde, ce qui améliore la précision et permet au modèle d'utiliser des faits qu'il n'a jamais vus à l'entraînement. OneNode s'occupe du pipeline qui l'alimente, depuis l'envoi brut jusqu'aux embeddings prêts à la recherche.
Ses limites découlent de ce qu'il est. OneNode se pilote via un SDK et une API, il convient donc à ceux qui écrivent du code, pas à ceux qui attendent un outil à clics. Le plan gratuit plafonne le stockage et les requêtes, ce qui compte dès qu'un projet quitte la phase de test.
Getting Started
- Installez le SDK avec pip install onenode.
- Initialisez le client. Passez par le mode anonyme pour tester tout de suite, ou fournissez une clé API pour conserver les données durablement.
- Créez une base de données et une collection pour héberger vos documents.
- Insérez des documents avec les types Text et Image, en appelant enable_index() sur les champs que vous voulez rendre cherchables.
- Interrogez avec la recherche sémantique pour des résultats par sens, ou avec la méthode find pour des correspondances exactes façon MongoDB.
Informations sur le produit
Aperçu des tarifs, des plateformes compatibles et des performances de OneNode.
Idéal pour
Les utilisateurs, tâches et cas d'usage où cet outil convient le mieux.
Utilisateurs
- Développeurs backend et full-stack qui ajoutent des fonctions d'IA
- Petites équipes qui lancent un produit RAG
- Ingénieurs data qui utilisent déjà MongoDB
- Ceux qui montent un prototype pour tester une idée
- Développeurs d'apps riches en contenu visuel
Tâches
- Monter une recherche sémantique
- Ajouter du RAG à un chatbot
- Gérer du contenu multimodal
- Stocker les médias d'une app
Cas d'usage
- Lancer un MVP avec un budget serré
- Migrer de MongoDB vers un stockage prêt pour l'IA
- Faire tourner une base de connaissances pour des outils internes
- Expérimenter pendant un hackathon
Fonctionnalités clés
Documents, vecteurs et médias dans un seul backend
OneNode réunit trois métiers qui réclament d'ordinaire trois services. Vous stockez des documents, conservez leurs embeddings et rangez les fichiers médias au même endroit. Cela supprime la synchronisation entre une base de documents et un stockage vectoriel séparé, là où beaucoup de montages RAG deviennent fragiles. Moins de pièces mobiles, c'est moins de choses à casser et moins à maintenir.
Recherche sémantique intégrée
La base indexe votre contenu pour que vous cherchiez par sens. Vous appelez query avec une phrase en langage naturel et récupérez les correspondances les plus proches avec leur score de similarité. Les types EmbText et EmbImage prennent en charge le découpage, l'embedding et l'indexation en coulisses, vous ne construisez donc pas ce pipeline vous-même. Voilà la différence entre un simple stockage de documents et un système qui comprend de quoi parlent vos données.
Compatibilité avec MongoDB
OneNode parle MongoDB, ceux qui le connaissent apportent donc leurs requêtes et leur modèle mental habituels. La méthode find se comporte comme l'attendent les utilisateurs de MongoDB pour les correspondances exactes et les filtres structurés. Vous gardez les outils familiers et gagnez la recherche vectorielle et la gestion des médias par-dessus. Pour ceux qui ont déjà investi dans MongoDB, cette familiarité raccourcit le chemin vers une fonction d'IA.
Traitement de données multimodal
Texte, images, vidéo et audio passent par un même pipeline. Vous envoyez un fichier et OneNode exécute seul les étapes de compréhension et d'embedding par IA. Cela compte dans une base de données multimodale où les apps mêlent les formats, comme un catalogue produit avec photos et descriptions, parce que tout reste sous le même toit. Vous évitez de construire et de maintenir un flux séparé pour chaque type de contenu.
Pipeline asynchrone
Le travail lourd d'IA prend du temps, et OneNode l'exécute de façon asynchrone pour que votre app n'attende pas. Vous insérez un document et l'indexation se fait en arrière-plan. Cette conception garde les requêtes rapides pendant que les parties coûteuses, comme l'embedding de gros médias, tournent à leur propre rythme. Elle convient à un backend d'apps d'IA où vous ne pouvez pas offrir une écriture lente sur le chemin de l'utilisateur.
Mode anonyme et plan gratuit
Vous pouvez démarrer sans inscription en initialisant le client en mode anonyme. Les données sont temporaires et nettoyées automatiquement, ce qui convient au prototypage et à l'apprentissage. Quand vous avez besoin qu'elles persistent, vous ajoutez une clé API et passez au plan gratuit. Ce démarrage sans friction vous laisse tester le flux avant de vous engager sur un plan ou de donner une carte.
Avantages et inconvénients
Avantages
- Réunit stockage de documents, recherche vectorielle et gestion des médias, ce qui réduit le nombre de services dont dépend une app RAG.
- Reste compatible avec MongoDB, les équipes gardent donc leurs requêtes et habitudes au lieu d'apprendre un nouveau modèle.
- Traite texte, image, vidéo et audio dans un même pipeline plutôt qu'un outil par format.
- Vous laisse démarrer sans inscription via le mode anonyme et un plan gratuit, l'évaluation ne coûte donc rien.
Inconvénients
- Fonctionne uniquement via un SDK et une API, ce n'est donc pas pour qui attend un outil visuel sans code.
- Le plan gratuit plafonne stockage et requêtes, une app qui grandit doit donc passer au plan à $25 par mois.
- Les plafonds de vecteurs et de requêtes des plans payants facturent les dépassements à l'usage, ce qui rend le coût difficile à prévoir à grande échelle.
- La communication publique de l'entreprise reste pauvre en benchmarks, vous ne pouvez donc pas juger la performance brute avant de la tester vous-même.
Questions fréquentes
OneNode sert à stocker et chercher les données derrière les applications d'IA. Il garde les documents et leurs embeddings ensemble pour lancer une recherche sémantique ou alimenter un chatbot à récupération. Il gère aussi les fichiers médias, ce qui veut dire que texte et images vivent dans le même backend.
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