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ConfidentialitéConditionsGestion des données

Recherche et RAG

Modèles de récupération d'Alibaba pour une IA fondée sur des données fiables.

Explorez les parcours d'embedding et de reranking pour la recherche, la génération augmentée par la récupération, la découverte de produits et les workflows de base de connaissances.

Parcourir les modèles RAG Ouvrir le reranker
Catégorie RAG
itinéraires3
UtiliserRecherche et RAG

Flux de récupération

Des documents aux réponses Qwen plus précises.

Utilisez l'encodage et le reranking pour améliorer la qualité du contexte avant la génération.

1
Texte + vecteurs visuels

Intégrer le contenu

Transformez les documents produits, les articles d'assistance et les actifs médiatiques en vecteurs recherchables.

2
Recherche sémantique

Récupérer les candidats

Corréler une requête utilisateur aux morceaux les plus pertinents avant d'envoyer le contexte à Qwen.

3
Rerank Qwen

Reranger les résultats

Noter les passages candidats afin que la réponse finale utilise les meilleurs matériaux sources.

3 itinéraires

Modèles de recherche et RAG

Chemins d'encodage et de reranking avec planification d'entrée, estimations et notes d'accès à Alibaba Cloud.

Alibaba Cloud

Qwen3 Rerank

Aperçu du démo

Qwen3 Rerank est le chemin de rerangement d'Alibaba pour améliorer la qualité de la récupération après une recherche initiale ou un rappel par embeddings. Nfero le relie aux workflows de recherche et de RAG.

Meilleur pour : Recherche et génération augmentée par la récupération

QwenRéclassementConditions applicables
Disponibilité
Guide et exemples
Démonstration standard estimée
Confirmer avec le fournisseur
Voir les détails

Alibaba Cloud

Text Embedding V4

Aperçu du démo

Text Embedding V4 est le chemin de texte intégré d'Alibaba pour l'indexation et la récupération sémantiques. Nfero l'utilise comme page de base pour la planification de la recherche et du RAG.

Meilleur pour : Recherche et génération augmentée par la récupération

EmbeddingIntégrationConditions applicables
Disponibilité
Guide et exemples
Démonstration standard estimée
Confirmer avec le fournisseur
Voir les détails
Aperçu du démo

Tongyi Embedding Vision Plus est le chemin d'intégration multimodale d'Alibaba pour la récupération d'images et de textes. Nfero le positionne pour la recherche visuelle, la récupération de catalogues et les applications multimodales fondées sur des données.

Meilleur pour : Recherche et génération augmentée par la récupération

EmbeddingIntégrationConditions applicables
Disponibilité
Guide et exemples
Démonstration standard estimée
Confirmer avec le fournisseur
Voir les détails

Preuve open source

Montrez le côté open source du RAG d'Alibaba.

ViDoRAG et zvec aident à expliquer le RAG des documents visuels et la recherche vectorielle locale à côté des chemins d'embedding et de rerank d'Alibaba.

Open Source