Spark Engine usa modelos avançados de IA para transformar dados de texto em embeddings vetoriais de alta dimensão, permitindo buscas que vão além da correspondência por palavra-chave. Quando um usuário envia uma consulta, o Spark Engine a processa por meio de compreensão de linguagem natural para captar a intenção, compara-a com embeddings de documentos indexados e classifica os resultados por similaridade semântica. A plataforma suporta filtragem, facetas, tolerância a erros de digitação e personalização de resultados. Com opções de pesos de relevância personalizáveis e painéis analíticos, as equipes podem monitorar o desempenho da busca e refinar os parâmetros. A infraestrutura é totalmente gerenciada e escalável horizontalmente, garantindo respostas de baixa latência sob alta carga. A API RESTful do Spark Engine e os SDKs para várias linguagens tornam a integração simples, capacitando desenvolvedores a incorporar buscas inteligentes em aplicações web, móveis e desktop rapidamente.

A Trieve oferece soluções avançadas de busca e descoberta impulsionadas por IA, garantindo que as empresas tenham uma vantagem competitiva. Os recursos incluem busca por vetores semânticos, busca em texto integral com os modelos BM25 e SPLADE, e capacidades de busca híbrida. A Trieve também fornece ajuste de relevância, destaque de sub-sentencas e integrações robustas de API para fácil gerenciamento de dados. As empresas podem gerenciar ingestão, embeddings e análises sem esforço, aproveitando modelos open-source privados para máxima segurança de dados. Configure rapidamente e eficientemente experiências de busca líderes na indústria.

AI_RAG fornece uma solução modular de geração aprimorada por recuperação que combina indexação de documentos, busca vetorial, geração de embutimento e composição de respostas orientadas por LLM. Os usuários preparam corpora de documentos de texto, conectam um armazenamento vetorial como FAISS ou Pinecone, configuram pontos finais de incorporação e LLM, e executam o processo de indexação. Quando uma consulta chega, o AI_RAG recupera as passagens mais relevantes, as alimenta juntamente com o prompt no modelo de linguagem escolhido e retorna uma resposta fundamentada no contexto. Seu design extensível permite conectores personalizados, suporte a múltiplos modelos e controle granular sobre parâmetros de recuperação e geração, ideal para bases de conhecimento e agentes conversacionais avançados.