Zuberi Vector
Semantische tekstrepresentatie, gebouwd met uw data, in uw eigen omgeving.
Zuberi Vector zet uw vertrouwelijke documenten om in hoogwaardige embeddings zonder ooit uw cloud te verlaten. Uw modellen. Uw cloud. Uw controle. Kervalt waarborgt die standaard.
Mogelijkheden
Embeddings ontworpen voor retrieval op enterpriseschaal
Tekst-naar-vector-embeddings
Zet tekst om in dichte vectoren, geoptimaliseerd voor snelle, precieze semantische zoekopdrachten in miljoenen documenten.
Verborgen patronen ontdekken
Breng relaties en thema's aan de oppervlakte die diep in uw corpus verborgen zitten en die zoekindexen op trefwoorden structureel niet kunnen zien.
Nauwkeurige documentvergelijking
Meet de werkelijke semantische overeenkomst tussen contracten, rapporten en dossiers — niet alleen gedeelde vocabulaire.
Multimodale representaties
Embed tekst naast gestructureerde en visuele content in een gedeelde vectorruimte voor geünificeerde retrieval.
Specificaties
Gebouwd voor retrievalworkloads in productie
Vectordimensies
1024
Hogedimensionale embeddings met configureerbare truncatie, zodat u per index recall afweegt tegen opslag en latentie.
Doorvoer
Batch-first
Duurzame embeddingverwerking in hoog volume voor bulkindexering, plus individuele query's met lage latentie voor interactieve zoekpaden.
Meertalige ondersteuning
23+ talen
Cross-linguale representaties laten een query in de ene taal relevante documenten vinden die in een andere taal zijn geschreven.
RAG-ready
Past direct in uw retrieval-pipeline
Zuberi Vector produceert standaard dichte vectoren en sluit daardoor naadloos aan op de vectorstore die u al gebruikt — geen proprietary lock-in, geen vertaallaag. Eén keer indexeren, overal ophalen, en elke embedding blijft binnen uw beveiligingsperimeter.
Combineer het met Sankofa Rank om opgehaalde kandidaten opnieuw te scoren en de precisie te verhogen op de query's die voor uw organisatie het belangrijkst zijn.
Lees de Vector-documentatieQdrant
Native compatibiliteit qua dimensies en afstandsmetrieken. Richt uw collectie op Zuberi-embeddings en query met uw bestaande filters en payloads.
pgvector
Sla embeddings op naast uw operationele data in PostgreSQL — één backupbeleid, één toegangsmodel, één compliancegrens.
Standaard soeverein
Embeddingtaken draaien in uw VPC, on-premises of in een door Kervalt beheerde Kanda Vault. Uw corpus traint nooit het model van iemand anders.