Elastic Learned Sparse Retriever (ELSR)
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AI Tool
Nomic Atlas Retriever
Déverrouillez la puissance de la recherche vectorielle avancée pour une exploration des données sans effort.
Exploitez des embeddings de texte et d'images à la pointe de la technologie pour une recherche sémantique supérieure.Intégrez-vous sans effort aux systèmes RAG pour des capacités de génération améliorées.Générez des embeddings localement pour plus de confidentialité et un meilleur contrôle sur les ressources.Gérez d'énormes ensembles de données non structurées grâce à une recherche sémantique rapide et à la visualisation.Parfaitement conçu pour les développeurs, les data scientists et les équipes d'IA.
Tags
AnalyzeIndexing & SearchRetrievers
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overview
Révolutionnez votre extraction de données
Nomic Atlas Retriever est votre solution de choix pour l'indexation et la recherche de vastes quantités de données non structurées. Grâce à des capacités d'incorporation avancées, il permet aux utilisateurs de découvrir des insights comme jamais auparavant.
- Embeddings transparents pour améliorer l'interprétabilité.
- Changement dynamique entre l'inférence locale et l'inférence dans le cloud.
- Intégration fluide avec les workflows existants.
features
Caractéristiques clés
Découvrez les fonctionnalités robustes qui font de Nomic Atlas Retriever un outil indispensable pour la gestion des données moderne.
- Prend en charge les embeddings texte et image avec les derniers modèles.
- Optimisé pour les flux de travail de génération augmentée par récupération (RAG).
- Outils de visualisation pour analyser des millions de points de données.
use_cases
Qui peut en bénéficier ?
Nomic Atlas Retriever est conçu pour une variété de professionnels cherchant à améliorer leurs processus de récupération de données. Il est parfait pour quiconque travaille avec des ensembles de données textuelles ou d'images à grande échelle.
- Développeurs créant des applications intensives en connaissances.
- Des scientifiques des données nécessitant des outils d'exploration de données efficaces.
- Équipes d'IA intégrant la gestion des données multimodales à grande échelle.
Frequently Asked Questions
Qu'est-ce que les embeddings et pourquoi sont-ils importants ?
Les embeddings sont des représentations de points de données dans un espace à haute dimension, permettant une recherche et un retrieval sémantiques plus efficaces. Ils habilitent vos applications à mieux comprendre et traiter le texte et les images.
Puis-je utiliser le Nomic Atlas Retriever pour des données textuelles et d'image ?
Bien sûr ! Notre retriever est optimisé pour gérer à la fois les embeddings textuels et d'images, garantissant ainsi une interaction fluide entre plusieurs modalités de données.
L'inférence locale est-elle disponible, et comment cela fonctionne-t-il ?
Oui, l'inférence locale est disponible, permettant aux utilisateurs de générer des embeddings sur leurs propres machines. Cette fonctionnalité offre une plus grande sécurité des données et une flexibilité en fonction de vos besoins en ressources.