Inquir est l'outil ultime pour créer des moteurs de recherche personnalisés adaptés à vos données. Avec Inquir, vous pouvez construire des solutions de recherche personnalisées, intégrer diverses sources de données et créer des systèmes de récupération avancés pilotés par l'IA. Il fournit des outils comme des chatbots RAG alimentés par l'IA, des solutions de recherche pour les entreprises et des plateformes de recherche et d'analyse. Inquir vous aide à transformer l'expérience utilisateur grâce à des fonctionnalités de recherche contextuellement conscientes. Il est idéal pour améliorer la découverte de produits dans le commerce électronique, stimuler les flux de travail de recherche et améliorer les capacités de recherche d'entreprise.

Stackpointer sert de puissant moteur de recherche commercial permettant aux utilisateurs d'explorer en profondeur les technologies et les informations sur les entreprises. En tirant parti des algorithmes d'IA avancés, il analyse les données pour fournir aux utilisateurs des informations complètes sur diverses organisations. Les utilisateurs peuvent rechercher à travers une large gamme de paramètres, identifier des opportunités potentielles et évaluer efficacement les paysages concurrentiels. Cet outil est particulièrement bénéfique pour les propriétaires d'entreprises, les chercheurs ou toute personne cherchant à mieux comprendre la dynamique du marché en constante évolution.

Au cœur, RAG avancé fournit aux développeurs une architecture modulaire pour implémenter des workflows RAG. Le framework dispose de composants interchangeables pour l’ingestion de documents, les stratégies de segmentation, la génération d’embeddings, la persistance du magasin vectoriel et l’invocation de LLM. Cette modularité permet aux utilisateurs de mélanger et assortir des backends d’embedding (OpenAI, HuggingFace, etc.) et des bases de données vectorielles (FAISS, Pinecone, Milvus). RAG avancé inclut également des utilitaires de batch, des caches et des scripts d’évaluation pour les mesures de précision/rappel. En abstraisant les modèles RAG courants, il réduit la quantité de code répétitif et accélère l’expérimentation, le rendant idéal pour les chatbots basés sur la connaissance, la recherche d'entreprise et la synthèse dynamique de grands corpus.