Sisipkan konten
Ubah dokumen produk, artikel dukungan, dan aset media menjadi vektor yang dapat dicari.
Pencarian & RAG
Jelajahi rute embedding dan rerank untuk pencarian, augmented generation pemanggilan, penemuan produk, dan alur kerja basis pengetahuan.
Alur pemanggilan
Gunakan embedding dan reranking untuk meningkatkan kualitas konteks sebelum generasi.
Ubah dokumen produk, artikel dukungan, dan aset media menjadi vektor yang dapat dicari.
cocokkan pertanyaan pengguna dengan potongan yang paling relevan sebelum mengirim konteks ke Qwen.
Berikan skor pada bagian kandidat sehingga jawaban akhir menggunakan materi sumber terkuat.
3 rute
Rute embedding dan rerank dengan perencanaan input, estimasi, dan catatan akses ke Alibaba Cloud.
Alibaba Cloud
Qwen3 Rerank adalah jalur reranking Alibaba untuk meningkatkan kualitas pengambilan setelah pencarian awal atau recall embedding. Nfero menghubungkannya dengan alur kerja Search dan RAG.
Terbaik untuk: Pencarian dan generasi yang diperkaya pencarian
Alibaba Cloud
Text Embedding V4 adalah rute teks embedding Alibaba untuk indeks semantik dan pengambilan data. Nfero menggunakan halaman ini sebagai dasar untuk perencanaan Pencarian dan RAG.
Terbaik untuk: Pencarian dan generasi yang diperkaya pencarian
Alibaba Cloud
Tongyi Embedding Vision Plus adalah jalur embedding multimodal Alibaba untuk pencarian gambar dan teks. Nfero menempatkannya untuk pencarian visual, pengambilan katalog, dan aplikasi multimodal yang didasarkan pada fakta.
Terbaik untuk: Pencarian dan generasi yang diperkaya pencarian
Bukti open source
ViDoRAG dan zvec membantu menjelaskan RAG dokumen visual dan pencarian vektor lokal di samping jalur embedding dan rerank Alibaba.