Spark Engine utiliza modelos de IA avanzados para transformar datos de texto en embeddings vectoriales de alta dimensión, permitiendo que las búsquedas vayan más allá de coincidencias por palabras clave. Cuando un usuario envía una consulta, Spark Engine la procesa mediante comprensión del lenguaje natural para captar la intención, la compara con los embeddings de los documentos indexados y clasifica los resultados según la similitud semántica. La plataforma soporta filtrado, facetación, tolerancia a errores tipográficos y personalización de resultados. Con opciones para pesos de relevancia personalizables y paneles de análisis, los equipos pueden monitorear el rendimiento de búsqueda y ajustar parámetros. La infraestructura está completamente gestionada y es escalar horizontalmente, garantizando respuestas con baja latencia bajo alta carga. La API RESTful y SDKs para múltiples lenguajes facilitan la integración, permitiendo a los desarrolladores incrustar búsquedas inteligentes rápidamente en aplicaciones web, móviles y de escritorio.

Trieve ofrece soluciones avanzadas de búsqueda y descubrimiento impulsadas por IA, garantizando que las empresas tengan una ventaja competitiva. Las características incluyen búsqueda semántica de vectores, búsqueda de texto completo con modelos BM25 y SPLADE, y capacidades de búsqueda híbrida. Trieve también proporciona ajuste de relevancia, resaltado de subfrases e integraciones robustas de API para una fácil gestión de datos. Las empresas pueden gestionar la ingesta, las incrustaciones y el análisis sin esfuerzo, aprovechando modelos de código abierto privados para una seguridad máxima de los datos. Configure rápidamente y eficientemente experiencias de búsqueda líderes en la industria.

AI_RAG ofrece una solución modular de generación aumentada por recuperación que combina indexación de documentos, búsqueda vectorial, generación de incrustaciones y composición de respuestas impulsada por LLM. Los usuarios preparan corpus de documentos de texto, conectan un almacén vectorial como FAISS o Pinecone, configuran los endpoints de incrustación y LLM, y ejecutan el proceso de indexación. Cuando llega una consulta, AI_RAG recupera los pasajes más relevantes, los alimenta junto con el prompt en el modelo de lenguaje elegido y devuelve una respuesta contextualizada. Su diseño extensible permite conectores personalizados, soporte para múltiples modelos y control fino sobre parámetros de recuperación y generación, ideal para bases de conocimiento y agentes conversacionales avanzados.