Meilleur Plateformes logicielles d'infrastructure de recherche et de récupération par IA

Rachana Hasyagar
RH
Recherché et rédigé par Rachana Hasyagar

Les plateformes d'infrastructure de recherche et de récupération par IA fournissent les systèmes de base que les entreprises utilisent pour alimenter la recherche intelligente et la récupération à travers leurs données et applications, permettant aux systèmes d'IA de trouver et de renvoyer les informations les plus pertinentes.

Ces plateformes sont généralement utilisées dans les organisations développant des produits alimentés par l'IA, des outils de recherche de connaissances internes ou des expériences de découverte destinées aux clients où l'accès rapide et précis à l'information est crucial.

Les plateformes d'infrastructure de recherche et de récupération par IA soutiennent les stratégies commerciales axées sur l'extension des capacités de l'IA, l'amélioration de la qualité des réponses de l'IA et la mise en place d'applications d'IA plus fiables en renforçant la manière dont l'information est indexée, récupérée, classée et livrée.

La plateforme est principalement utilisée par les ingénieurs logiciels, les ingénieurs en apprentissage automatique (ML) et les équipes de plateforme au sein des fonctions produit, données et ingénierie. Elle répond à des problèmes commerciaux tels que la recherche dans de grands ensembles de données non structurées, la réduction des hallucinations de l'IA, l'amélioration de la pertinence et de la précision, et le soutien des flux de travail de génération augmentée par récupération (RAG).

Les attributs communs de ces plateformes incluent la recherche vectorielle et hybride, l'ingestion et l'indexation des données, le classement par pertinence, la gestion des embeddings, et les API ou SDK pour l'intégration. Ces attributs permettent à la plateforme de récupérer des informations basées sur le sens ainsi que sur les mots-clés, de garder les données organisées et à jour, et de renvoyer les résultats les plus pertinents. La gestion des embeddings soutient la compréhension sémantique, tandis que les API ou SDK facilitent l'intégration des capacités de recherche dans les applications et les flux de travail d'IA.

Contrairement aux outils d'optimisation des moteurs de réponse (AEO) qui optimisent le contenu pour la découvrabilité par les systèmes d'IA, ou aux logiciels de recherche sur site, qui permettent aux utilisateurs de rechercher au sein d'un site web ou d'une application spécifique, les plateformes d'infrastructure de recherche et de récupération par IA opèrent au niveau architectural pour soutenir la récupération d'informations pilotée par l'IA à travers les sources de données.

Pour être qualifié pour l'inclusion dans la catégorie Infrastructure de Recherche et de Récupération par IA, un produit doit :

Soutenir la recherche basée sur les vecteurs et hybride (mots-clés + sémantique) Ingérer, indexer et mettre à jour des données structurées et non structurées Stocker, gérer ou s'intégrer avec des systèmes d'embeddings utilisés pour la récupération sémantique Classer les résultats de recherche en fonction de la pertinence, y compris le score de pertinence hybride Filtrer et affiner les résultats de recherche en utilisant des métadonnées Permettre la configuration de la logique de classement, telle que le poids des champs, le boosting, le reranking, ou les ajustements de poids hybrides Soutenir les flux de travail de récupération basés sur les API pour les applications alimentées par LLM, y compris la génération augmentée par récupération (RAG) Fournir des API et SDK pour l'intégration dans les applications et les flux de travail Soutenir les mises à jour d'indexation incrémentielles ou en quasi-temps réel Permettre le déploiement via au moins l'un des éléments suivants : cloud géré, auto-hébergé, ou hybride
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Meilleur Plateformes logicielles d'infrastructure de recherche et de récupération par IA en un coup d'œil

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