Intégrer le contenu
Transformez les documents produits, les articles d'assistance et les actifs médiatiques en vecteurs recherchables.
Recherche et RAG
Modèles de récupération d'Alibaba pour une IA fondée sur des données fiables.
Découvrez Qwen3-VL et les routes d'encodage et de reranking d'Alibaba pour la recherche multimodale, le RAG, la découverte de produits et les flux de travail de base de connaissances.
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.
Récupérer les candidats
Corréler une requête utilisateur aux morceaux les plus pertinents avant d'envoyer le contexte à Qwen.
Reranger les résultats
Noter les passages candidats afin que la réponse finale utilise les meilleurs matériaux sources.
5 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
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
Alibaba Cloud
Qwen3-VL Embedding
L'Embedding Qwen3-VL convertit les entrées mixtes de texte, d'images et de vidéos en vecteurs configurables pour la recherche multimodale et le RAG. Nfero documente ses limites et le chemin d'accès à Alibaba sans présenter de point de terminaison live non vérifié.
Meilleur pour : Recherche et génération augmentée par la récupération
QwenIntégrationConditions applicables
- Disponibilité
- Guide et exemples
- Démonstration standard estimée
- Confirmer avec le fournisseur
Alibaba Cloud
Qwen3-VL Rerank
Le Rerank Qwen3-VL note les candidats mixtes de texte, d'images et de vidéos après la récupération. Nfero le positionne comme une voie de planification pour la recherche multimodale et le RAG avec une documentation officielle actuelle.
Meilleur pour : Recherche et génération augmentée par la récupération
QwenRéclassementConditions applicables
- Disponibilité
- Guide et exemples
- Démonstration standard estimée
- Confirmer avec le fournisseur
Alibaba Cloud
Text Embedding V4
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
Alibaba Cloud
Tongyi Embedding Vision Plus
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
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.