Ingénierie du contexte : Elasticsearch et bases vectorielles autonomes

Fournissez un contexte précis aux agents en unifiant la récupération par mots-clés et sémantique à travers divers types de données, et ajustez la pertinence avec des modèles de reclassement natifs dans un moteur de pertinence unique sans pipelines fragmentés.

Maintenez des performances de recherche vectorielle hybride à grande échelle grâce à des contrôles flexibles permettant d'équilibrer le coût, la latence et le rappel à l'aide de HNSW, DiskBBQ et de la quantification, ainsi que de l'indexation accélérée par GPU, même lorsque vous scalez des milliards d'éléments.

Dialoguez avec vos données grâce à un agent intégré, ou créez vos propres agents en langage naturel. Ajoutez facilement des outils et des workflows personnalisés et gérez l'ensemble de vos opérations avec une observabilité native.

Sécurisez vos agents IA avec un contrôle des accès précis et personnalisé basé sur les rôles, une sécurité au niveau du document, le chiffrement et l'audit, afin qu'ils n'agissent que sur les données auxquelles ils sont autorisés à accéder.