Zuberi Vector
Une représentation sémantique du texte construite avec vos données, dans votre environnement.
Zuberi Vector transforme vos documents propriétaires en embeddings de haute fidélité sans jamais quitter votre cloud. Vos modèles. Votre cloud. Votre contrôle. Kervalt garantit cette exigence.
Fonctionnalités
Des embeddings conçus pour la recherche à l'échelle de l'entreprise
Embeddings texte-vecteur
Convertissez le texte en vecteurs denses optimisés pour une recherche sémantique rapide et précise sur des millions de documents.
Découverte de motifs cachés
Faites émerger les relations et les thèmes enfouis dans votre corpus, que les index par mots-clés ne peuvent structurellement pas détecter.
Comparaison précise de documents
Mesurez la véritable similarité sémantique entre contrats, rapports et dossiers — au-delà du simple vocabulaire partagé.
Représentations multimodales
Intégrez le texte aux contenus structurés et visuels dans un espace vectoriel partagé pour une recherche unifiée.
Spécifications
Conçu pour les charges de recherche en production
Dimensions vectorielles
1024
Des embeddings de haute dimension avec troncature configurable, pour équilibrer rappel, stockage et latence selon chaque index.
Débit
Batch d'abord
Une génération d'embeddings soutenue à haut volume pour l'indexation en masse, complétée par des requêtes unitaires à faible latence pour les parcours de recherche interactifs.
Support multilingue
23+ langues
Les représentations multilingues permettent à une requête dans une langue de retrouver des documents pertinents rédigés dans une autre.
Prêt pour le RAG
S'intègre directement à votre pipeline de recherche
Zuberi Vector émet des vecteurs denses standard et se connecte ainsi au vector store que vous exploitez déjà — sans verrouillage propriétaire ni couche de traduction. Indexez une fois, recherchez partout, et conservez chaque embedding au sein de votre périmètre de sécurité.
Associez-le à Sankofa Rank pour réévaluer les candidats récupérés et améliorer la précision sur les requêtes qui comptent le plus pour votre entreprise.
Lire la documentation VectorQdrant
Compatibilité native des dimensions et des métriques de distance. Pointez votre collection vers les embeddings Zuberi et interrogez-les avec vos filtres et payloads existants.
pgvector
Stockez les embeddings aux côtés de vos données opérationnelles dans PostgreSQL — une seule politique de sauvegarde, un seul modèle d'accès, un seul périmètre de conformité.
Souverain par défaut
Les tâches d'embedding s'exécutent dans votre VPC, sur site ou dans un Kanda Vault géré par Kervalt. Votre corpus n'entraîne jamais le modèle de qui que ce soit d'autre.