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La plupart des équipes utilisent une API d’embedding générique et espèrent qu’elle comprend leur domaine. La position de Conare est différente : le modèle d’embedding fait partie de la pile de récupération, ce n’est pas une entrée banalisée — et sa version la plus solide est celle entraînée sur vos propres données. Conare Embeddings vient en deux couches :

API hébergée

POST /api/v1/embeddings — vecteurs de requête et de document issus du modèle self-hosted exact utilisé par Conare. Disponible aujourd’hui sur tous les plans.

Modèles sur mesure

Un modèle d’embedding fine-tuné sur vos données, validé par vos vraies requêtes, servi avec son propre reranker. Piloté par les ventes.

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Pourquoi des vecteurs du même modèle comptent

La qualité de récupération se dégrade silencieusement lorsque les vecteurs de votre index et les vecteurs au moment de la requête proviennent de représentations différentes. L’API hébergée renvoie des vecteurs issus du même modèle avec lequel Conare effectue la récupération, ce qui en fait le bon choix quand :
  • vous construisez vos propres fonctionnalités vectorielles (clustering, dédoublonnage, heuristiques de similarité) à côté de la mémoire Conare ou de ConareDB, et les représentations doivent concorder ;
  • vous voulez la sémantique d’épinglage de modèle — une garantie explicite que des vecteurs d’un autre modèle ne sont jamais substitués silencieusement dans votre index.

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Pourquoi des modèles sur mesure existent

Un modèle générique répartit sa capacité sur tous les domaines de l’internet. Vos requêtes vivent dans un seul domaine — le vocabulaire de votre produit, la formulation de vos clients, la structure de vos documents. Le fine-tuning sur cette distribution déplace de façon fiable les métriques qui comptent (rappel sur vos vraies requêtes, qualité de classement, savoir quand il n’y a pas de réponse) — et Conare ne livre un modèle sur mesure que lorsqu’il bat manifestement le titulaire sur votre propre jeu d’évaluation, jamais sur la foi. Lisez comment se déroule l’engagement.