Spark Engine использует сложные модели ИИ для преобразования текстовых данных в многомерные векторные внедрения, позволяя поиску выходить за рамки простого совпадения ключевых слов. Когда пользователь отправляет запрос, Spark Engine обрабатывает его с помощью обработки естественного языка для захвата намерений, сравнивает его с индексированными документами и ранжирует результаты по семантической похожести. Платформа поддерживает фильтрацию, фасетирование, толерантность к опечаткам и персонализацию результатов. Благодаря возможностям настройки весов релевантности и панелям аналитики, команды могут контролировать эффективность поиска и уточнять параметры. Инфраструктура полностью управляемая и горизонтально масштабируемая, что обеспечивает низкую задержку при высокой нагрузке. RESTful API и SDK для нескольких языков позволяют легко интегрировать платформу, быстро добавляя умный поиск в веб-, мобильные и настольные приложения.

Trieve предлагает продвинутые решения для поиска и обнаружения на основе ИИ, обеспечивая компаниям конкурентное преимущество. Функции включают семантический векторный поиск, полнотекстовый поиск с моделями BM25 и SPLADE, а также гибридные возможности поиска. Trieve также предоставляет настройку релевантности, подсветку подфраз и надежные интеграции API для простого управления данными. Компании могут без труда управлять поглощением, встраиванием и аналитикой, используя приватные модели с открытым исходным кодом для максимальной безопасности данных. Настройка передовых поисковых возможностей отрасли быстро и эффективно.

AI_RAG предоставляет модульное решение для генерации с дополнением поиска, сочетающее индексирование документов, векторный поиск, генерацию встраиваний и создание ответов с помощью LLM. Пользователи готовят корпуса текстовых документов, подключают векторное хранилище вроде FAISS или Pinecone, настраивают эндпоинты для встраиваний и LLM, запускают процесс индексирования. При получении запроса AI_RAG извлекает наиболее релевантные участки, передает их вместе с подсказкой выбранной модели и возвращает контекстно обоснованный ответ. Его расширяемый дизайн позволяет создавать собственные коннекторы, поддержку нескольких моделей и тонкую настройку параметров поиска и генерации, что идеально подходит для баз знаний и продвинутых чат-агентов.