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企業(yè)搜索服務(wù) KooSearch

控制臺(tái)

業(yè)界領(lǐng)先的RAG方案

通用RAG基礎(chǔ)上增加查詢改寫(xiě)/分解、複雜Query分類(lèi)/判定以及生成結(jié)果後驗(yàn)等優(yōu)化

LLM驅動(dòng)的語義搜索

搜索embedding大模型效果領(lǐng)先 稀疏檢索+向量檢索的混合檢索技術(shù)

多模態(tài)搜索增強(qiáng)

多源數(shù)據(jù)入庫(kù)，支持多模態(tài)檢索 豐富LLM的生成結(jié)果「圖文並茂+」

一站式搭建企業(yè)專(zhuān)屬方案

支持RESTful API 和 SDK 快速集成 基於企業(yè)自身業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)專(zhuān)屬打造

領(lǐng)先的大模型+搜索增強(qiáng)方案

領(lǐng)先的大模型+搜索增強(qiáng)方案

一站式搭建企業(yè)專(zhuān)屬方案

簡(jiǎn)單易集成，支持企業(yè)專(zhuān)屬的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練微調(diào)，擴展大模型知識邊界，並有效保護(hù)企業(yè)數(shù)據(jù)安全。

方案價(jià)值

大模型驅動(dòng)語義搜索與傳統(tǒng)搜索相比，語義理解泛化能力強(qiáng)，LLM帶給了搜索優(yōu)化新範式。

搜索增強(qiáng)生成RAG成為解決大模型落地中幻覺、實(shí)效性、私域知識融合等問(wèn)題的最通用技術(shù)方案。

組件功能
文檔解析

用於文檔內(nèi)容解析，支持PDF、JPG、DOC、TXT、XLS、PPT等文檔格式，可解析出文檔版式、位置坐標(biāo)、表格結(jié)構(gòu)、圖片等內(nèi)容。

文檔切分

用於對(duì)文檔進(jìn)行段落切分。支持將文檔劃(huà)分為多個(gè)段落。

搜索規(guī)劃(huà)

利用LLM技術(shù)的Query分類(lèi)、多輪改寫(xiě)、複雜查詢分解。

多模態(tài)檢索

利用多模態(tài)向量技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)文搜圖、實(shí)現(xiàn)結(jié)果的「圖文並茂+」。

文本向量模型

可更加精準(zhǔn)找到相關(guān)文本，不同於向量模型輸(shū)出向量，直接計(jì)算query和doc的相關(guān)性更加準(zhǔn)確，可用於對(duì)向量召回結(jié)果的重新排序。

向量檢索

向量資料庫(kù)的向量檢索特性，支持根據(jù)文本的向量的相似度進(jìn)行召回。 安全：集成內(nèi)容審核組件，保證Session安全。

為什麼選擇盤(pán)古搜索解決方案

增強(qiáng)版RAG方案

增強(qiáng)版RAG方案

  • 基於大模型技術(shù)的Query改寫(xiě)，根據(jù)歷史多輪Session生成更準(zhǔn)確的用戶(hù)查詢以及指代消解及省略補全。

  • 基於大模型技術(shù)的複雜的Query原始問(wèn)題拆解為多個(gè)問(wèn)題，通常應(yīng)用在企業(yè)知識庫(kù)檢索增強(qiáng)場(chǎng)景。

  • 基於大模型技術(shù)的Query進(jìn)行分類(lèi)判定，分別執(zhí)行不同的任務(wù)處理，通常應(yīng)用在企業(yè)知識檢索增強(qiáng)場(chǎng)景。

  • 檢索增強(qiáng)生成結(jié)果再進(jìn)行驗(yàn)證，提升準(zhǔn)確率。

  • 利用多模態(tài)檢索技術(shù)，豐富LLM的生成結(jié)果，目標(biāo)「圖文並茂+」，提升用戶(hù)體驗(yàn)。

雲原生CSS向量資料庫(kù)

雲原生CSS向量資料庫(kù)

  • 高性能：ann-benchmarks打榜第一。

  • 雲原生：雲上深耕超3年。

  • 高精度：自研向量引擎、支持Flat、PQ、IVF-PQ、Graph、IVF-Graph等索引類(lèi)型，並採用創(chuàng)新的裁邊、聯(lián)邊構(gòu)圖方式；支持文本向量混合索引查詢。

  • 高性價(jià)比：支持存算分離，冷數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本下降80% ; 基於PQ量化算法，內(nèi)存相比ES算法降低70%。

語義檢索效果領(lǐng)先

語義檢索效果領(lǐng)先

  • 大規(guī)模相關(guān)性數(shù)據(jù)構(gòu)建：高質(zhì)量相關(guān)性標(biāo)註數(shù)據(jù)，包含正負(fù)例 假正例去除，去除相關(guān)性不是特別高的數(shù)據(jù) 難負(fù)例構(gòu)建，和query相關(guān)，但不是正確答案 假負(fù)例去除，未在數(shù)據(jù)集中被標(biāo)註的，但是與query相關(guān)的文檔。

  • 引入動(dòng)態(tài)難負(fù)例訓(xùn)練：採用動(dòng)態(tài)難負(fù)樣本優(yōu)化召回模型，進(jìn)一步推升模型效果。

應(yīng)用場(chǎng)景

應(yīng)用場(chǎng)景