Soluciones корпоративный поиск intuitivas y prácticas

Optimiza tus tareas con herramientas корпоративный поиск fáciles de manejar, diseñadas para simplificar tu trabajo diario.

корпоративный поиск

  • Construye aplicaciones de IA seguras con Credal.
    0
    0
    ¿Qué es Credal.ai?
    Credal es una plataforma robusta diseñada para crear aplicaciones de IA seguras. Proporciona herramientas esenciales como asistentes de flujo de trabajo, búsqueda empresarial y funcionalidad de chat de IA. Todas las interacciones de datos están regidas por estrictas medidas de seguridad, controles de acceso y protocolos de cumplimiento, asegurando que la información sensible esté protegida. Ya sea que seas un desarrollador que busca incorporar experiencias de IA generativa en tus aplicaciones o un negocio que desea aprovechar las capacidades de IA de manera segura, Credal ofrece una solución versátil adaptada a diversas necesidades.
  • Inquir es una plataforma de búsqueda impulsada por IA para crear motores de búsqueda personalizados e integrar diversas fuentes de datos.
    0
    0
    ¿Qué es Inquir?
    Inquir es la herramienta definitiva para crear motores de búsqueda personalizados adaptados a tus datos. Con Inquir, puedes crear soluciones de búsqueda personalizadas, integrar varias fuentes de datos y crear sistemas de recuperación avanzados impulsados por IA. Proporciona herramientas como chatbots RAG impulsados por IA, soluciones de búsqueda empresarial y plataformas de investigación y análisis. Inquir te ayuda a transformar la experiencia del usuario con funcionalidades de búsqueda conscientes del contexto. Es ideal para mejorar el descubrimiento de productos en el comercio electrónico, impulsar flujos de trabajo de investigación y mejorar las capacidades de búsqueda de empresas.
  • Jina AI ofrece soluciones de búsqueda neural potenciadas por IA para empresas y desarrolladores.
    0
    0
    ¿Qué es Jina AI?
    Jina AI es un proveedor líder de soluciones de búsqueda neural nativas de la nube. Su framework de código abierto aprovecha el aprendizaje profundo de última generación para permitir que las empresas y los desarrolladores manejen y busquen de manera eficiente distintos tipos de datos. Este enfoque facilita el despliegue, escalado y orquestación sin problemas de los sistemas de búsqueda, lo que lo hace ideal para empresas que buscan mejorar sus capacidades de recuperación de información y gestión de datos.
  • Plataforma cognitiva unificada que impulsa la búsqueda empresarial y aplicaciones de IA.
    0
    0
    ¿Qué es SearchUnify?
    SearchUnify ofrece una plataforma cognitiva unificada integral diseñada para elevar el soporte al cliente y el autoservicio a través de soluciones impulsadas por IA. Proporciona funcionalidades de búsqueda empresarial, motores de insights y varias aplicaciones IA para mejorar la recuperación de información, la resolución de problemas y el compromiso del cliente. Al aprovechar la búsqueda multiplataforma, el procesamiento del lenguaje natural y el análisis de brechas de contenido, SearchUnify facilita respuestas más rápidas y precisas y aumenta la satisfacción general del cliente.
  • La tubería avanzadade Recuperación-Aumentada Generación (RAG) integra almacenamientos vectoriales personalizables, modelos de LLM y conectores de datos para ofrecer preguntas y respuestas precisas sobre contenido específico del dominio.
    0
    0
    ¿Qué es Advanced RAG?
    En su núcleo, RAG avanzado proporciona a los desarrolladores una arquitectura modular para implementar flujos de trabajo RAG. El marco cuenta con componentes intercambiables para ingestión de documentos, estrategias de fragmentación, generación de incrustaciones, persistencia de almacenamiento vectorial y invocación de LLMs. Esta modularidad permite a los usuarios mezclar y combinar backend de incrustaciones (OpenAI, HuggingFace, etc.) y bases de datos vectoriales (FAISS, Pinecone, Milvus). RAG avanzado también incluye utilidades para procesamiento por lotes, capas de caché y scripts de evaluación de métricas de precisión/recuerdo. Al abstraer patrones comunes de RAG, reduce el código repetitivo y acelera la experimentación, siendo ideal para chatbots basados en conocimiento, búsqueda empresarial y resumidos dinámicos sobre grandes corpora de documentos.
Destacados