Spark Engineは高度なAIモデルを使用して、テキストデータを高次元のベクトル埋め込みに変換し、キーワードマッチングを超えた検索を可能にします。ユーザーがクエリを送信すると、自然言語理解を通じて意図を把握し、インデックスされたドキュメントの埋め込みと比較して結果をランク付けします。プラットフォームはフィルタリング、ファセット化、タイプミス許容、および結果のパーソナライズをサポートします。カスタマイズ可能なリレバンス重みや分析ダッシュボードにより、チームは検索パフォーマンスを監視し、パラメータを調整できます。インフラは完全管理され、水平スケーリングされており、高負荷時でも低レイテンシのレスポンスを保証します。Spark EngineのRESTful APIと複数言語対応SDKにより、シームレスな統合が可能で、Web、モバイル、デスクトップアプリに知能的な検索機能を迅速に組み込めます。

Trieveは、企業が競争優位性を持つことを保証する高度なAI駆動の検索および発見ソリューションを提供します。機能には、セマンティックベクトル検索、BM25およびSPLADEモデルによる全文検索、ハイブリッド検索機能が含まれます。また、Trieveは関連性チューニング、文の強調表示、およびデータ管理を容易にするための堅牢なAPI統合も提供します。企業は、プライベートオープンソースモデルを活用して、データのセキュリティを最大化しながら、取り込み、埋め込み、および分析を楽に管理できます。業界をリードする検索体験を迅速かつ効率的に設定します。

AI_RAGは、ドキュメントのインデックス作成、ベクター検索、埋め込み生成、LLM駆動の応答作成を組み合わせたモジュール式の検索強化生成ソリューションを提供します。ユーザーはテキストドキュメントのコーパスを準備し、FAISSやPineconeなどのベクトルストアに接続し、埋め込みとLLMのエンドポイントを設定し、インデックス作成プロセスを実行します。クエリが到着すると、AI_RAGは最も適切なパッセージを検索し、それらをプロンプトとともに選択した言語モデルに入力し、コンテキストに基づいた応答を返します。その拡張性の高い設計により、カスタムコネクタ、多モデルのサポート、検索と生成パラメータの詳細な制御が可能で、知識ベースや高度な会話エージェントに最適です。