Skip to main content
Більшість команд використовують загальний API ембедингів і сподіваються, що він розуміє їхній домен. Позиція Conare інша: модель ембедингів — це частина пошукового стеку, а не commodity-вхід, і найсильніша її версія — та, що натренована на ваших власних даних. Conare Embeddings — у двох шарах:

Hosted API

POST /api/v1/embeddings — вектори документного простору від тієї самої self-hosted моделі, яка індексує та шукає памʼять Conare. Доступно вже сьогодні в кожному плані.

Custom models

Модель ембедингів, донавчена на ваших даних, з приймальним контролем на ваших реальних запитах, і власним реренкером. Sales-led.

​
Чому вектори однієї моделі мають значення

Якість пошуку тихо деградує, коли вектори у вашому індексі та вектори під час запиту походять з різних представлень. Hosted API повертає вектори від тієї ж моделі, якою Conare здійснює пошук, і це правильний вибір, коли:
  • ви будуєте власні векторні фічі (кластеризацію, дедуп, евристики подібності) поруч із памʼяттю Conare чи ConareDB, і представлення мають узгоджуватися;
  • ви хочете семантику фіксації моделі — явну гарантію, що вектори від іншої моделі ніколи не будуть тихо підставлені у ваш індекс.

​
Чому існують кастомні моделі

Загальна модель розтягує свою ємність на кожен домен інтернету. Ваші запити живуть в одному домені — вашому продуктовому словнику, формулюваннях ваших клієнтів, структурі ваших документів. Донавчання на цьому розподілі надійно зсуває метрики, які мають значення (recall на ваших реальних запитах, якість ранжування, знання, коли відповіді немає), — і Conare постачає кастомну модель лише коли вона доведено перевершує чинну на вашому власному наборі оцінки, ніколи на віру. Читайте як влаштована співпраця.