NatusAI
Modello di capacità
Ogni team che lavora con la conoscenza
Knowledge graph per le risposte dell'IA
Risposte dell'IA fondate sui vostri fatti e sulle loro relazioni, ciascuna riconducibile alla propria fonte.
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Ogni team che lavora con molti documentiModello di capacità
Trovate il documento giusto per termine esatto o per significato
La precisione delle parole chiave e la ricerca per significato lavorano insieme in un'unica ricerca, mentre documenti e indice restano nella vostra infrastruttura.
- Stato
- Modello di capacità
- Dati
- Documenti e indice restano nella vostra installazione
Il problema di business
Una buona ricerca richiede precisione e significato
Nei contratti, nelle norme e nei fascicoli i termini esatti contano, ma le persone cercano anche concetti con parole proprie. Per avere entrambe le cose, la maggior parte delle architetture affianca strumenti separati.
Come funziona
Un solo motore per entrambi i tipi di ricerca
Questo modello mantiene il recupero per parole chiave e per significato nello stesso motore, accanto ai vostri documenti.
Combinare
Ricerca ibrida in un unico motore
Ricerca per parole chiave e ricerca per significato si combinano in un'unica query.
Calcolare
Significato calcolato in sede
La rappresentazione numerica del significato di ogni documento viene calcolata all'interno del motore, senza servizi esterni.
Contenere
Resta nella vostra installazione
Documenti, embedding e indice di ricerca restano nel vostro deployment, senza alcun servizio di embedding esterno.
Cosa ottiene il management
Risposte migliori, meno componenti in gioco
Per un CIO o per chi guida la gestione della conoscenza, il valore è una ricerca di cui le persone si fidano, su un'architettura che potete difendere davanti al vostro DPO.
Precisione e completezza insieme. Clausole esatte e concetti correlati compaiono nello stesso elenco di risultati.
Nessun servizio di embedding esterno. Documenti ed embedding vengono elaborati all'interno del vostro deployment.
Un'architettura più semplice. Un solo motore da gestire e proteggere, invece di un motore per parole chiave, un database vettoriale e un'API esterna.
Prodotti coinvolti
Con cosa è costruito
Questi ruoli mostrano come il modello si inserisce nell'architettura NatusAI. Non implicano che un'installazione di riferimento abbia usato tutti i prodotti.
- NatusAI CygnusV1 previstaBase dati per grafo, tempo, posizione e ricerca
- NatusAI AquilaRoadmapElaborazione intelligente dei documenti: estrae e collega le informazioni dagli atti
Cosa potete acquistare oggi: un progetto di realizzazione guidato dal nostro team, costruito sul motore già collaudato nei progetti per i nostri clienti, con le interfacce NatusAI Lyra. I prodotti contrassegnati come Roadmap mostrano la direzione della piattaforma; condividiamo le date sotto NDA.
Stato: modello di capacità, un elemento costitutivo usato in più progetti. Non è un risultato cliente a sé stante.
Per il vostro team tecnico
- Recupero ibrido: punteggio per parole chiave BM25 e similarità vettoriale combinati in un'unica query.
- Embedding on-device: calcolati nel motore, senza chiamate a un'API di embedding esterna.
- Documenti, embedding e indice restano nell'installazione, una soluzione adatta ad ambienti self-hosted e regolamentati.
- Una piattaforma di ricerca giuridica può combinare queste capacità in un'installazione self-hosted.
- Si tratta di un modello di capacità di origine, associato ai ruoli previsti dei prodotti NatusAI. Il comportamento di ricerca descritto non è una funzionalità verificata di un rilascio di NatusAI Cygnus.
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Modello di capacità
Audit, rischio e operations
Analisi temporale
Ricostruite con esattezza cosa era vero, e cosa si sapeva, in qualsiasi momento passato.
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Domande
Ricerca documentale e semantica: le domande del management
Altre risposte su deployment, governance e prezzi nelle nostre domande frequenti.
Serve un'API di embedding esterna per la ricerca semantica?
No. Gli embedding vengono calcolati all'interno del motore, quindi documenti, embedding e indice di ricerca restano nella vostra installazione.
Perché combinare ricerca per parole chiave e ricerca semantica in un'unica query?
Perché contano sia i termini esatti sia i concetti. Il punteggio per parole chiave BM25 e la similarità vettoriale si combinano in un'unica query, così clausole esatte e concetti correlati compaiono nello stesso elenco di risultati.
La ricerca documentale ibrida è un risultato cliente a sé stante?
No. È un modello di capacità usato in più progetti e associato ai ruoli previsti dei prodotti NatusAI. Non è una funzionalità verificata di un rilascio di NatusAI Cygnus.
Parlate con il nostro team
Dove fanno più fatica a cercare le vostre persone?
Portate una raccolta di documenti e le domande che le persone vi pongono. Valuteremo insieme come la ricerca combinata potrebbe funzionare su di essa, all'interno della vostra infrastruttura.
- Si parte da una fase di analisi circoscritta, che si chiude con una chiara decisione go / no-go.
- Portate una domanda concreta: vi mostriamo dove l'IA aiuta e come ne misureremmo l'effetto.
Oppure scriveteci a contact@natusai.com
