Spark Engine utilise des modèles d'IA avancés pour transformer les données textuelles en embeddings vectoriels haute dimension, ce qui permet de dépasser la simple recherche par mot-clé. Lorsqu'un utilisateur soumet une requête, Spark Engine la traite via la compréhension du langage naturel pour saisir l'intention, la compare avec les embeddings des documents indexés et classe les résultats par similarité sémantique. La plateforme supporte le filtrage, la facettisation, la tolérance aux fautes de frappe et la personnalisation des résultats. Avec des options pour des poids de pertinence personnalisables et des tableaux de bord analytiques, les équipes peuvent surveiller la performance de la recherche et ajuster les paramètres. L'infrastructure est entièrement gérée et horizontalement évolutive, assurant des réponses à faible latence sous forte charge. L'API RESTful et les SDK pour plusieurs langages facilitent l'intégration, permettant aux développeurs d'intégrer rapidement une recherche intelligente dans des applications web, mobiles et de bureau.

Trieve propose des solutions avancées de recherche et de découverte alimentées par l'IA, garantissant aux entreprises un avantage concurrentiel. Les fonctionnalités incluent la recherche vectorielle sémantique, la recherche en texte intégral avec les modèles BM25 et SPLADE, et des capacités de recherche hybride. Trieve fournit également un réglage de la pertinence, une mise en surbrillance des sous-phrases, et des intégrations API robustes pour une gestion des données facile. Les entreprises peuvent gérer l'ingestion, les embeddings et l'analyse sans effort, en s'appuyant sur des modèles open-source privés pour une sécurité maximale des données. Configurez rapidement et efficacement des expériences de recherche de premier plan dans l'industrie.

AI_RAG fournit une solution modulaire de génération augmentée par récupération combinant l'indexation de documents, la recherche vectorielle, la génération d'intégrations et la composition de réponses pilotée par LLM. Les utilisateurs préparent des corpus de documents textuels, connectent un magasin vectoriel comme FAISS ou Pinecone, configurent les points de terminaison d'intégration et de LLM, puis lancent le processus d'indexation. Lorsqu'une requête arrive, AI_RAG récupère les passages les plus pertinents, les alimente avec le prompt dans le modèle de langage choisi, et renvoie une réponse contextuellement ancrée. Sa conception extensible permet des connecteurs personnalisés, la prise en charge multi-modèles et un contrôle précis des paramètres de récupération et de génération, idéal pour les bases de connaissances et les agents conversationnels avancés.