Integration IA
La recherche par mots-cles echoue quand les utilisateurs ne connaissent pas les termes exacts. Notre recherche IA comprend les requetes en langage naturel, gere les synonymes et fautes de frappe, et retourne des resultats semantiquement pertinents meme pour des questions jamais posees sur tout type de contenu.
Le Probleme
Transform text, images, and documents into high-dimensional embeddings that capture meaning, enabling search by concept rather than keywords - Sans cela, vous risquez de perdre du temps, de l'argent et des opportunites concurrentielles.
Combine vector similarity search with traditional keyword matching and BM25 scoring for the best of both worlds with reranking - Sans cela, vous risquez de perdre du temps, de l'argent et des opportunites concurrentielles.
Generate natural language answers with cited sources by retrieving relevant documents and synthesizing them with LLMs in real-time - Sans cela, vous risquez de perdre du temps, de l'argent et des opportunites concurrentielles.
Comment Nous Procedons
Catalog your content sources, evaluate embedding models for your domain, and design the chunking and indexing strategy
Deploy the vector database, build ingestion pipelines with chunking, embedding, and metadata extraction for all content sources
Build the search API, hybrid ranking logic, and RAG answer generation pipeline with citation tracking and hallucination guards
Tune relevance with user feedback, deploy search analytics dashboards, and establish continuous improvement workflows
La Preuve
L'equipe CodeLeap a transforme notre vision en un produit complet en seulement 3 mois. La qualite et l'engagement etaient exceptionnels.
Sarah Chen
Directrice Technique, TechVista Inc.
Gain d'efficacite moyen pour les clients apres integration IA
Ce Que Vous Recevez
Delai: 6-10 weeks
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