Vektorihaku & semanttinen infrastruktuuri

Haku joka osuu merkitykseen, ei vain avainsanoihin — nopea ja tarkka mittakaavassa, lähes aina hybridi tarkkuuden vuoksi.

Merkitysei avainsanat
mskyselyviive
Skaalautuumiljardeihin

Miksi sillä on merkitystä

Avainsanahaku löytää vain kirjoittamasi sanat. "Pilvikulujen leikkaaminen" ohittaa dokumentin "infrastruktuurikustannusten vähentäminen" — vaikka juuri sitä haluttiin. Kuilu kirjoituksen ja muotoilun välillä turhauttaa jatkuvasti.

Vektorihaku sulkee sen merkityksellä. Sisältö muutetaan upotuksiksi, ja haku löytää lähimmät — sama merkitys päätyy lähelle ilman yhteisiä sanoja. Se on hakukone semanttisen haun ja RAGin takana.

Nopeaksi ja tarkaksi mittakaavassa on oma taiteenlajinsa: oikea upotusmalli, indeksi millisekunneissa miljoonien vektorien yli, ja hybridi semanttisesta ja avainsanoista.

Miten lähestymme sitä

Valitsemme upotusmallin sisältöösi ja kieliisi — se määrää hakulaadun enemmän kuin lähes mikään muu. Sitten suunnittelemme indeksin ja tietokannan mittakaavallesi ja viiveelle.

Rakennamme lähes aina hybridihaun semanttisesta, avainsanoista ja metadatasta, koska pelkkä vektorihaku voi ohittaa tarkat termit. Viritämme oikeita käyttäjäkyselyitä vasten.

Mihin se sopii

Semanttinen sivustohaku

Haku joka ymmärtää tarkoituksen, ei vain sanoja.

RAG-haku

Hakukerros ankkuroidun avustajan takana.

Suositukset

Löydä samankaltaista merkityksen mukaan.

Deduplikointi

Havaitse lähes kaksoiskappaleet.

Kuva- ja monimuotohaku

Hae kuvien ja tekstin yli.

Tuen keventäminen

Näytä oikea ohje ennen tikettiä.

Prosessimme

1

Rajaus

Määritämme mitä hyvä haku tarkoittaa käyttäjillesi.

2

Data

Valmistelemme ja ymmärrämme indeksoitavan sisällön.

3

Suunnittelu

Valitsemme upotusmallin ja suunnittelemme indeksin.

4

Rakennus

Rakennamme hybridihaun ja syöttöputken.

5

Arviointi

Mittaamme osuvuuden oikeilla kyselyillä ja viritämme.

6

Julkaisu

Toimitamme hakupalvelun viritysoppaan kera.

Käyttämämme teknologia

Valitsemme upotusmallin ja vektoritietokannan sisällön, mittakaavan ja viiveen mukaan — lähes aina hybridihaku.

Embedding modelspgvector / Qdrant / MilvusHNSW & IVF indexesHybrid (BM25 + vector)Re-rankingMetadata filteringMultilingual embeddings

Mitä saat

UKK

Ei aina. Usein pgvector Postgresissa riittää; suuremmassa mittakaavassa oma varasto kannattaa.

Riippuu sisällöstä ja kielistä. Vertaamme dataasi vasten.

Kyllä, monikielisin upotuksin missä tarpeen.

Puhtaasti semanttinen ohittaa tarkat termit; hybridi antaa merkityksen ja tarkkuuden.

Aiheeseen liittyvät palvelut

Keskustele kanssamme tästä

Varaa 30 minuutin puhelu. Kerromme rehellisesti, voimmeko auttaa.

Varaa puhelu