Le meilleur RAG du monde. Construisez dessus, ou prouvez le contraire.

Envoyez des appels REST avec le jeton bearer d'un utilisateur connecté : envoyez des fichiers en POST à /ingest, puis une requête en POST à /search pour obtenir des passages ou à /ask pour obtenir une réponse citée. La progression de l'import est diffusée en server-sent events avec ?stream=true, ou vous interrogez /jobs/ avec l'identifiant du job. Le démarrage rapide en curl, Python et TypeScript et la référence complète de l'API se trouvent sur la page API.

Hippocampus fournit un serveur MCP, de sorte que Claude Code, d'autres agents d'IA et des assistants de chat peuvent chercher dans vos documents, ouvrir des dossiers, des documents et des sections, lire leur texte exact et importer des fichiers en cours de tâche. Il utilise le transport Streamable HTTP et connecte les clients avec OAuth, si bien qu'aucun jeton n'est collé dans le client. L'adresse s'affiche dans l'application sous Connect to your AI.

Hippocampus fonctionne avec n'importe quel modèle de langage. Vous choisissez quel modèle répond, réglé par espace de travail, et dans le chat web une personne peut choisir le modèle à chaque question. Sur Corporate, vous pouvez utiliser votre propre clé de modèle. Changer de modèle de réponse ne demande aucun réimport. Le modèle d'embedding est fixé pour un espace de travail, car le changer invaliderait les vecteurs stockés.

Vous pouvez importer des PDF, des documents Word (.docx), des présentations PowerPoint (.pptx), des classeurs Excel (.xlsx), du Markdown (.md, .markdown) et du texte brut (.txt, .text). Les PDF passent par une reconnaissance de texte avec marqueurs de page, si bien que les pages numérisées fonctionnent, et l'original est conservé ; les .docx sont convertis directement en Markdown ; les .pptx et .xlsx sont lus et convertis en Markdown ; le Markdown et le texte sont lus tels quels, avec ajout de marqueurs de page. Un fichier déjà importé est signalé comme doublon.

Chaque document est un dossier de Markdown avec front matter YAML : un résumé de l'ensemble du document, le texte intégral, le fichier original, et un dossier par section jusqu'aux sections feuilles. L'organisation suit la spécification Open Knowledge Format, et le Markdown de n'importe quel document peut être lu via l'API. La base de connaissances peut être exportée à tout moment tant que le compte est actif.

Une réponse est accompagnée d'un tableau de sources, et chaque source contient le titre du document, le chemin de la section, les pages de début et de fin, les décalages d'octets et le texte utilisé. Les citations sont produites par l'étape de récupération ; on ne demande jamais au modèle de se citer lui-même. Lorsque la récupération ne renvoie rien, la question est refusée au lieu d'être devinée.

Oui, les requêtes API sont limitées en débit selon l'offre, et le service applique la limite. Les limites elles-mêmes ne sont pas publiées ; toute charge supérieure nécessite un accord écrit avec nous.