Sensul, transformat în vectori.
Construim stratul de embeddings și baza vectorială pe care se sprijină căutarea semantică, RAG și recomandările — rapid, la scală, pe serverul tău.
Evaluare fără cost · Gândit pentru scală · Fără lock-in
Fundația decide cât de bun e tot restul.
Căutarea semantică și RAG-ul par magie, dar stau pe un strat concret: embeddings și o bază vectorială. Ales prost, se vede în fiecare răspuns.
RAG e atât de bun cât e stratul de dedesubt
Căutarea semantică se sprijină pe embeddings și pe baza vectorială. Dacă fundația e prost aleasă, tot ce e deasupra suferă.
Merge la o mie, cade la un milion
Un prototip cu câteva documente e ușor. La milioane de pasaje, alegerea bazei vectoriale și a indexului decide dacă rămâne rapid.
Un embedding generic nu-ți știe domeniul
Modelul potrivit pentru cod nu e cel pentru contracte juridice. O alegere greșită înseamnă rezultate slabe, oricât reglezi restul.
Un strat semantic rapid și pregătit de scală.
Model de embedding potrivit domeniului tău, bază vectorială configurată corect și un index care rămâne rapid de la mii la milioane de vectori.
Construim stratul, cap la cap.
Alegem modelul de embedding, punem și configurăm baza vectorială, construim indexul și dimensionăm totul pe scala ta reală.
Selectăm modelul de embedding potrivit datelor și domeniului tău.
Punem și configurăm baza vectorială potrivită scalei tale.
Construim indexul care ține căutarea rapidă și la volum mare.
Text, cod sau imagini — vectori pentru ce ai nevoie.
Datele noi se vectorizează și intră în index automat.
Echilibrăm viteză, memorie și acuratețe pentru cazul tău.
Alegem, configurăm, dimensionăm.
Testăm modele de embedding pe datele tale, configurăm baza potrivită scalei și reglăm indexul între viteză și acuratețe — la tine.
Datele & domeniul
Înțelegem ce vectorizăm și pentru ce întrebări.
Alegerea modelului
Testăm modele de embedding pe datele tale reale.
Baza vectorială
Punem și configurăm baza potrivită scalei.
Indexare & reglaj
Construim indexul și reglăm viteza vs. acuratețea.
Livrare
Stratul vectorial gata, peste care pui RAG sau recomandări.
Ce prăbușește un strat vectorial.
Problemele care apar la volum real — le prevenim din alegerea modelului și configurarea bazei, nu după ce a căzut.
Embedding care nu prinde sensul
Cade la volum mare
Index prost configurat
Bază care nu încape
Reindexare de fiecare dată
Bază legată de un furnizor
Un strat vectorial pe care poți construi.
Ales și validat pe datele tale.
Pusă și configurată la tine.
Reglat pentru viteză și acuratețe.
Datele noi intră automat.
Ce s-a ales și de ce.
Totul rulează la tine — datele nu pleacă.
Stratul pe care nu-l vede nimeni, dar îl simte tot.
Embeddings și baza vectorială sunt infrastructura tăcută a AI-ului semantic. Le construim bine de la început, ca să nu reconstruiești la prima scală.
- FUNDAȚIA CONTEAZĂRAG-ul, căutarea și recomandările se sprijină pe acest strat. O fundație bună face restul ușor; una proastă strică tot ce e deasupra.
- MODEL POTRIVITNu există un embedding universal. Îl alegem pe cel care prinde sensul în domeniul tău, testat pe datele tale.
- GÂNDIT PENTRU SCALĂDimensionăm baza și indexul pentru volumul real, nu pentru demo — ca să rămână rapid la milioane de pasaje.
- ON-PREMISEModelul și baza vectorială rulează în infrastructura ta — datele nu ajung într-un cloud extern.
Ce te-ai putea întreba.
01Ce e un embedding, pe scurt?
O reprezentare numerică a sensului. Texte apropiate ca înțeles ajung aproape ca vectori — asta face posibilă căutarea semantică.
02De ce am nevoie de o bază vectorială separată?
Ca să cauți rapid printre milioane de vectori. O bază vectorială e construită exact pentru asta, unde o bază clasică ar fi lentă.
03Ce model de embedding folosiți?
Depinde de date — text, cod, imagini, domeniu. Testăm câteva modele open pe datele tale și îl alegem pe cel mai bun.
04E doar pentru RAG?
Nu. Același strat susține recomandări, deduplicare semantică, clustering și detecție de similaritate.
05Datele mele ajung undeva?
Nu. Modelul de embedding și baza vectorială rulează on-premise. Datele rămân la tine.
06Cât costă?
Depinde de volum și de scală. Îți dăm o cifră fixă după evaluare — care e gratuită.
Pune o fundație semantică solidă.
O discuție de evaluare, fără cost. Ne uităm la datele și scala ta și îți spunem ce strat vectorial are sens.
Fără cost · Fără angajament · Datele rămân la tine