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Conare construit la pile de récupération propre à votre entreprise : un modèle d’embedding fine-tuné sur vos données, évalué sur vos vraies requêtes, servi avec son propre reranker et la base de données où vivent vos données. Ce n’est pas une API en libre-service — c’est un engagement, car le travail est spécifique à vos données. Voici exactement comment cela se déroule.

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Comment se déroule l’engagement

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Connectez vos données

Votre corpus circule via les connecteurs ou l’API — les mêmes chemins d’ingestion que le reste de la plateforme. Vos données entraînent votre modèle ; elles ne sont mutualisées avec celles de personne d’autre.
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Figez le jeu d'évaluation

Nous constituons un jeu de référence à partir de vos vraies requêtes et de leurs résultats jugés — figé avant le début de l’entraînement, de sorte que la cible ne puisse pas dériver pour flatter le modèle. Ce jeu est le critère d’acceptation pour tout ce qui suit.
3

Entraîner et évaluer

Le modèle est fine-tuné sur votre distribution et scoré face au jeu figé sur les métriques qui décident de la qualité de récupération : le rappel sur vos requêtes, la position de classement de la bonne réponse et un comportement calibré face à l’absence de réponse.
4

Ne promouvoir que sur un gain prouvé

Un candidat n’est mis en service que s’il bat le titulaire sur votre jeu d’évaluation. Pas de mises à jour au feeling : s’il ne gagne pas sur vos requêtes, il ne sert pas.
5

Servir épinglé

Le modèle gagnant sert votre trafic avec un pin de version explicite — la même garantie jamais silencieusement substitué que l’API hébergée — aux côtés d’un reranker accordé à la même distribution. Une maintenance continue maintient le modèle à jour à mesure que vos données évoluent.

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Ce que vous obtenez au final

  • Un modèle d’embedding mesurablement meilleur sur vos requêtes que l’API générique que vous utilisez aujourd’hui — avec les preuves d’évaluation à l’appui.
  • Un reranker assorti, de sorte que le rappel de première étape et l’ordonnancement final s’améliorent conjointement.
  • Un service dans la même plateforme que vos données — pas de pipeline multi-fournisseurs à exploiter.

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Entamer la conversation

Les modèles sur mesure sont scopés par engagement — la taille du corpus, le volume de requêtes et les critères d’évaluation façonnent le travail.

Réserver un appel

30 minutes avec le fondateur : apportez une description de votre corpus et une poignée de vraies requêtes où la récupération vous déçoit aujourd’hui.