Documente legate prin cuvinte-cheie și prin sens

Acasă
Cazuri de utilizare
Căutare în documente și căutare semantică

Orice echipă care lucrează intens cu documenteModel de capabilitate

Căutare semantică în documente: găsiți după termenul exact sau după sens

Precizia căutării după cuvinte-cheie și căutarea după sens lucrează împreună, într-o singură căutare, iar documentele și indexul de căutare rămân în infrastructura dumneavoastră.

Discutați despre căutarea în documente

Status: Model de capabilitate
Date: Documentele și indexul rămân în implementarea dumneavoastră

Problema de business

O căutare bună are nevoie de precizie și de sens

Termenii exacți contează în contracte, reglementări și dosare, dar oamenii caută și idei, cu propriile cuvinte. Majoritatea soluțiilor lipesc instrumente separate ca să le obțină pe amândouă.

Cum funcționează

Un singur motor pentru ambele tipuri de căutare

Modelul păstrează căutarea după cuvinte-cheie și căutarea după sens în același motor, lângă documentele dumneavoastră.

Combinare
Hibrid, într-un singur motor
Căutarea după cuvinte-cheie și căutarea după sens se combină într-o singură interogare.
Calcul
Sensul, calculat local
Reprezentarea numerică a sensului fiecărui document este calculată în interiorul motorului, fără niciun serviciu extern.
Izolare
Rămâne în implementarea dumneavoastră
Documentele, embeddings-urile și indexul de căutare rămân în implementarea dumneavoastră, fără un serviciu extern de embeddings.

Randare ilustrativă a unor documente transformate în cunoștințe în care se poate căuta

Un cercetător compară pe ecran documente cu sursele legate de ele

Ce obțin liderii

Răspunsuri mai bune, mai puține componente

Pentru un CIO sau un director de knowledge management, valoarea este o căutare în care oamenii au încredere, pe o arhitectură pe care o puteți susține în fața responsabilului cu protecția datelor.

Precizie și acoperire, împreună. Clauzele exacte și conceptele înrudite apar în aceeași listă de rezultate.
Fără serviciu extern de embeddings. Documentele și embeddings-urile lor sunt procesate în implementarea dumneavoastră.
O arhitectură mai simplă. Un singur motor în loc de un motor de căutare după cuvinte-cheie, o bază de date vectorială și un API extern, fiecare de operat și securizat.

Produse implicate

Cu ce este construit

Aceste roluri arată cum se încadrează modelul în arhitectura NatusAI. Ele nu înseamnă că o implementare de referință a folosit toate produsele.

NatusAI CygnusV1 planificatăFundația de date pentru graf, timp, localizare și căutare
NatusAI AquilaRoadmapProcesare inteligentă a documentelor: extrage și conectează informațiile din înregistrări

Ce puteți cumpăra astăzi: un proiect de livrare condus de echipa noastră, construit pe motorul dovedit în proiectele pentru clienți, cu interfețe NatusAI Lyra. Produsele marcate Roadmap arată direcția platformei; comunicăm datele sub NDA.

Stadiu: model de capabilitate, o componentă folosită în mai multe proiecte. Nu este un rezultat separat la client.

Suveranitate, guvernanță și securitate la NatusAI

Pentru echipa dumneavoastră tehnică

Căutare hibridă: scoring BM25 după cuvinte-cheie și similaritate vectorială, combinate într-o singură interogare.
Embeddings calculate local: în interiorul motorului, fără apel la un API extern de embeddings.
Documentele, embeddings-urile și indexul rămân în implementare, ceea ce se potrivește mediilor găzduite pe infrastructură proprie și celor reglementate.
O platformă de cercetare juridică poate combina aceste capabilități într-o implementare găzduită pe infrastructură proprie.
Acesta este un model de capabilitate preluat din sursă și pus în corespondență cu rolurile planificate ale produselor NatusAI. Comportamentul de căutare descris nu este o afirmație verificată despre o versiune NatusAI Cygnus.

Cazuri de utilizare conexe

Toate cele 22 de cazuri de utilizare

Întrebări

Căutare în documente și căutare semantică: întrebări frecvente ale managerilor

Mai multe răspunsuri despre implementare, guvernanță și prețuri găsiți în secțiunea Întrebări frecvente.

Avem nevoie de un API extern de embeddings pentru căutarea semantică?

Nu. Embeddings-urile sunt calculate în interiorul motorului, astfel încât documentele, embeddings-urile și indexul de căutare rămân în implementarea dumneavoastră.

De ce să combinați căutarea după cuvinte-cheie cu cea semantică într-o singură interogare?

Pentru că atât termenii exacți, cât și ideile contează. Scoringul BM25 după cuvinte-cheie și similaritatea vectorială se combină într-o singură interogare, astfel încât clauzele exacte și conceptele înrudite apar în aceeași listă de rezultate.

Este căutarea hibridă în documente un rezultat separat la client?

Nu. Este un model de capabilitate folosit în mai multe proiecte și pus în corespondență cu rolurile planificate ale produselor NatusAI. Nu este o afirmație verificată despre o versiune NatusAI Cygnus.

Discutați cu echipa noastră

Unde le este cel mai greu oamenilor dumneavoastră să găsească informația?

Aduceți o colecție de documente și întrebările pe care oamenii le pun despre ea. Vom discuta cum ar putea funcționa căutarea combinată pe aceasta, în infrastructura dumneavoastră.

Începeți cu o etapă de evaluare cu perimetru definit, care se încheie cu o decizie clară: continuăm sau nu.
Veniți cu o întrebare reală; vă arătăm unde ajută AI și cum am măsura rezultatul.

Discutați despre căutarea în documente Toate cazurile de utilizare

Sau scrieți-ne la contact@natusai.com

O echipă restrânsă de conducere analizează rezumatul rezultatelor pe o pagină, într-o sală de ședințe (imagine ilustrativă)