Søgning der matcher på mening, ikke kun nøgleord — hurtig og nøjagtig i skala, næsten altid hybrid for præcision.
Nøgleordssøgning finder kun de ord, du skrev. "Skære skyomkostninger" misser et dokument "reducere infrastrukturomkostninger" — selvom det er præcis det. Gabet mellem hvad folk skriver og hvordan dokumenter er skrevet frustrerer konstant.
Vektorsøgning lukker det ved at matche på mening. Indhold bliver embeddings, og søgningen finder de nærmeste — samme mening havner nær hinanden uden fælles ord. Det er hentemotoren bag semantisk søgning og RAG.
At gøre det hurtigt og nøjagtigt i skala er en egen disciplin: rigtig embeddingmodel, indeks på millisekunder over millioner vektorer, og hybrid af semantisk og nøgleord.
Vi vælger embeddingmodellen, der passer til indhold og sprog — den afgør søgekvalitet mere end næsten alt andet. Så designer vi indeks og database til skala og latens.
Vi bygger næsten altid hybridsøgning af semantisk, nøgleord og metadata, fordi rent vektorsøg kan misse eksakte termer. Vi tuner mod ægte brugersøgninger.
Søgning der forstår hensigt, ikke kun ord.
Hentelaget bag en forankret assistent.
Find lignende efter mening.
Opdag nær-dubletter.
Søg på tværs af billeder og tekst.
Vis rette hjælpeartikel før ticket.
Vi definerer, hvad god søgning betyder for brugerne.
Vi forbereder indholdet, der skal indekseres.
Vi vælger model og designer indekset.
Vi bygger hybridsøgning og indtagelse.
Vi måler relevans og tuner.
Vi leverer søgetjenesten med tuningguide.
Vi vælger embeddingmodel og vektordatabase efter indhold, skala og latens — næsten altid hybridsøgning.
Ikke altid. Ofte rækker pgvector på Postgres; i større skala betaler et dedikeret lager sig.
Afhænger af indhold og sprog. Vi benchmarker på dine data.
Ja, med flersprogede embeddings hvor nødvendigt.
Rent semantisk misser eksakte termer; hybrid giver mening og præcision.
