Skip to main content
Conare baut den eigenen Retrieval-Stack Ihres Unternehmens: ein Embedding-Modell, das auf Ihren Daten fein-abgestimmt ist, an Ihren echten Queries ausgewertet und mit einem eigenen Reranker und der Datenbank, in der Ihre Daten liegen, ausgeliefert wird. Dies ist keine API, in die Sie sich selbst einklinken – es ist eine Zusammenarbeit, weil die Arbeit spezifisch für Ihre Daten ist. Hier ist genau, wie es abläuft.

​
So funktioniert die Zusammenarbeit

1

Daten anbinden

Ihr Korpus fließt über die Konnektoren oder die API ein – dieselben Ingest-Pfade wie der Rest der Plattform. Ihre Daten trainieren Ihr Modell; sie werden nicht mit denen anderer zusammengefasst.
2

Auswertungs-Menge einfrieren

Wir erstellen aus Ihren echten Queries und beurteilten Ergebnissen einen goldenen Satz – vor Beginn des Trainings eingefroren, damit das Ziel nicht driften kann, um dem Modell zu schmeicheln. Dieser Satz ist das Akzeptanzkriterium für alles Folgende.
3

Trainieren und auswerten

Das Modell wird auf Ihre Verteilung fein-abgestimmt und gegen den eingefrorenen Satz an den Metriken bewertet, die über die Retrieval-Qualität entscheiden: Recall auf Ihren Queries, Rangposition der richtigen Antwort und kalibriertes Verhalten bei „keine Antwort”.
4

Nur bei nachgewiesenem Vorteil ausrollen

Ein Kandidat wird nur ausgeliefert, wenn er den Vorgänger auf Ihrer Auswertungs-Menge schlägt. Keine bauchgefühl-basierten Upgrades: Wenn er auf Ihren Queries nicht gewinnt, wird er nicht ausgeliefert.
5

Gepinnt ausliefern

Das Gewinnermodell bedient Ihren Traffic mit einem expliziten Versions-Pin – die gleiche Nie-stillschweigend-substituiert-Garantie wie in der gehosteten API – zusammen mit einem auf dieselbe Verteilung abgestimmten Reranker. Laufende Wartung hält das Modell aktuell, während sich Ihre Daten weiterentwickeln.

​
Was Sie am Ende haben

  • Ein Embedding-Modell, das auf Ihren Queries messbar besser ist als die generische API, die Sie heute verwenden – mit den Auswertungsbelegen zum Beweis.
  • Ein passender Reranker, sodass Erststufen-Recall und finale Reihenfolge sich gemeinsam verbessern.
  • Ausgeliefert in derselben Plattform wie Ihre Daten – keine anbieterübergreifende Pipeline zu betreiben.

​
Gespräch beginnen

Custom Models werden pro Engagement zugeschnitten – Korpusgröße, Query-Volumen und Auswertungskriterien prägen die Arbeit.

Gespräch buchen

30 Minuten mit dem Gründer: Bringen Sie eine Beschreibung Ihres Korpus mit und eine Handvoll echter Queries, bei denen Retrieval Sie heute enttäuscht.