Vektorsøk & semantisk infrastruktur

Søk som matcher på mening, ikke bare nøkkelord — raskt og nøyaktig i skala, nesten alltid hybrid for presisjon.

Meningikke nøkkelord
msspørrelatens
Skalerertil milliarder

Hvorfor det betyr noe

Nøkkelordsøk finner bare ordene du skrev. «Kutte skykostnader» bommer på et dokument «redusere infrastrukturkostnader» — selv om det er nettopp det. Gapet mellom hva folk skriver og hvordan dokumenter er skrevet frustrerer stadig.

Vektorsøk tetter det ved å matche på mening. Innhold blir embeddinger, og søket finner de nærmeste — samme mening havner nær hverandre uten felles ord. Det er innhentingsmotoren bak semantisk søk og RAG.

Å gjøre det raskt og nøyaktig i skala er en egen disiplin: riktig embeddingmodell, indeks på millisekunder over millioner vektorer, og hybrid av semantisk og nøkkelord.

Slik griper vi det an

Vi velger embeddingmodellen som passer innhold og språk — den avgjør søkekvalitet mer enn nesten alt annet. Så designer vi indeks og database for skala og latens.

Vi bygger nesten alltid hybridsøk av semantisk, nøkkelord og metadata, fordi rent vektorsøk kan bomme på eksakte termer. Vi tuner mot ekte brukersøk.

Hvor det passer

Semantisk sidesøk

Søk som forstår intensjon, ikke bare ord.

RAG-innhenting

Innhentingslaget bak en forankret assistent.

Anbefalinger

Finn liknende etter mening.

Deduplisering

Oppdag nær-duplikater.

Bilde- og multimodalsøk

Søk på tvers av bilder og tekst.

Support-avlastning

Vis rett hjelpeartikkel før ticket.

Vår prosess

1

Omfang

Vi definerer hva godt søk betyr for brukerne.

2

Data

Vi klargjør innholdet som skal indekseres.

3

Design

Vi velger modell og designer indeksen.

4

Bygging

Vi bygger hybridsøk og innmating.

5

Evaluering

Vi måler relevans og tuner.

6

Levering

Vi leverer søketjenesten med tuningguide.

Teknologi vi bruker

Vi velger embeddingmodell og vektordatabase etter innhold, skala og latens — nesten alltid hybridsøk.

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

Hva du får

FAQ

Ikke alltid. Ofte holder pgvector på Postgres; i større skala lønner et dedikert lager seg.

Avhenger av innhold og språk. Vi benchmarker på dataene dine.

Ja, med flerspråklige embeddinger der nødvendig.

Rent semantisk bommer på eksakte termer; hybrid gir mening og presisjon.

Relaterte tjenester

Snakk med oss om dette

Bestill en 30-minutters samtale. Vi sier ærlig om vi kan hjelpe.

Bestill samtale