Sökning som matchar på mening, inte bara nyckelord — snabb och exakt i skala, nästan alltid hybrid för precision.
Nyckelordssökning hittar bara orden du skrev. "Skära molnkostnader" missar ett dokument "minska infrastrukturkostnader" — även om det är precis det. Gapet mellan vad folk skriver och hur dokument är skrivna frustrerar ständigt.
Vektorsökning täpper det genom att matcha på mening. Innehåll blir embeddings, och sökningen hittar de närmaste — samma mening hamnar nära utan gemensamma ord. Det är hämtningsmotorn bakom semantisk sökning och RAG.
Att göra det snabbt och exakt i skala är en egen disciplin: rätt embeddingmodell, index på millisekunder över miljoner vektorer, och hybrid av semantisk och nyckelord.
Vi väljer embeddingmodellen som passar innehåll och språk — den avgör sökkvalitet mer än nästan allt annat. Sedan designar vi index och databas för skala och latens.
Vi bygger nästan alltid hybridsökning av semantisk, nyckelord och metadata, eftersom rent vektorsök kan missa exakta termer. Vi tunar mot äkta användarsökningar.
Sökning som förstår avsikt, inte bara ord.
Hämtningslagret bakom en förankrad assistent.
Hitta liknande efter mening.
Upptäck nära-dubbletter.
Sök över bilder och text.
Visa rätt hjälpartikel före ärende.
Vi definierar vad bra sökning betyder för användarna.
Vi förbereder innehållet som ska indexeras.
Vi väljer modell och designar indexet.
Vi bygger hybridsökning och inmatning.
Vi mäter relevans och tunar.
Vi levererar söktjänsten med tuningguide.
Vi väljer embeddingmodell och vektordatabas efter innehåll, skala och latens — nästan alltid hybridsökning.
Inte alltid. Ofta räcker pgvector på Postgres; i större skala lönar ett dedikerat lager sig.
Beror på innehåll och språk. Vi benchmarkar på din data.
Ja, med flerspråkiga embeddings där det behövs.
Rent semantisk missar exakta termer; hybrid ger mening och precision.
Kompakta, effektiva modeller vid kanten — låg latens, full integritet.
Integritetssäker träningsdata i skala — utöka, balansera och lås upp ML.
Benchmarka, stresstesta och adversariellt granska modeller före lansering.
