Informazioni sul servizio
TradottoCreo ricerche che comprendono il significato di una query, non solo corrispondenze di parole. Negli anni ho progettato e lanciato ricerche semantiche per cataloghi, basi di conoscenza, servizi di supporto e repository di documenti interni. Il lavoro inizia con i tuoi dati e i tuoi utenti: cosa digitano, cosa vogliono realmente trovare e dove la ricerca per parole chiave tradizionale fallisce silenziosamente. Da lì seleziono un modello di embeddings adatto, costruisco una pipeline di caricamento dati pulita e alzo un database vettoriale per la tua scala.
Dal lato ingegneristico deployo pgvector, Pinecone o Qdrant per il tuo stack e budget, poi progetto un ranking ibrido: vettori densi sono combinati con segnali chiave classici per ottenere sia completezza che accuratezza. Regolo la rilevanza su query reali, aggiungo filtri, ri-ranking e caching, e avvolgo tutto in un'API chiara che il tuo team chiama con una singola richiesta. Se stai costruendo il recupero dati per un chatbot o assistente, assemblo completamente il layer RAG.
Ottieni un risultato misurabile: risultati pertinenti in cima, meno risposte vuote e una ricerca che finalmente comprende l'intento dell'utente.
Dal lato ingegneristico deployo pgvector, Pinecone o Qdrant per il tuo stack e budget, poi progetto un ranking ibrido: vettori densi sono combinati con segnali chiave classici per ottenere sia completezza che accuratezza. Regolo la rilevanza su query reali, aggiungo filtri, ri-ranking e caching, e avvolgo tutto in un'API chiara che il tuo team chiama con una singola richiesta. Se stai costruendo il recupero dati per un chatbot o assistente, assemblo completamente il layer RAG.
Ottieni un risultato misurabile: risultati pertinenti in cima, meno risposte vuote e una ricerca che finalmente comprende l'intento dell'utente.
