DeepSearcher

DeepSearcher — это система управления знаниями на основе ИИ, разработанная для того, чтобы изменить подход организаций к доступу и использованию внутренней информации. Она использует передовые большие языковые модели (LLM) и векторные базы данных для точного поиска, оценки и анализа ваших конфиденциальных данных. Система предоставляет высокоточные ответы и исчерпывающие отчеты, что делает ее идеальной для управления корпоративными знаниями, интеллектуальных Q&A-систем и сложных сценариев извлечения информации.

Основные возможности

• 🔒 Безопасный поиск по конфиденциальным данным: Максимизируйте ценность внутренних данных вашего предприятия с помощью надежных мер безопасности. DeepSearcher выполняет точный поиск и анализ ваших конфиденциальных наборов данных, интегрируя соответствующий онлайн-контент только при необходимости для обеспечения исчерпывающих, но безопасных ответов.

• 🤖 Широкая совместимость с LLM и моделями эмбеддингов: Выбирайте из широкого спектра ведущих больших языковых моделей (LLM), таких как OpenAI, DeepSeek и Claude, а также различных моделей эмбеддингов. Такая гибкость позволяет вам выбирать оптимальные компоненты ИИ, адаптированные к вашим конкретным требованиям по производительности, стоимости и данным.

• 🧠 Интеллектуальные агенты RAG-обработки: Выйдите за рамки базового поиска с помощью специализированных агентов RAG (Retrieval-Augmented Generation) DeepSearcher, включая ChainOfRAG и DeepSearchRAG. Эти агенты используют передовые стратегии, такие как итеративное уточнение и декомпозиция запросов, для получения исключительно точных и контекстуально насыщенных ответов из ваших данных.

• 🗄️ Единое управление векторными базами данных: Эффективно управляйте и извлекайте информацию путем интеграции с популярными векторными базами данных, такими как Milvus, Zilliz Cloud, AzureSearch и Qdrant. DeepSearcher поддерживает партиционирование данных, обеспечивая быстрый и масштабируемый доступ к вашей организованной базе знаний.

• 📄 Комплексная загрузка данных: Легко загружайте ваши внутренние документы из локальных файлов с поддержкой различных форматов (PDF, текст, неструктурированные). Развитие возможностей веб-краулинга еще больше расширит вашу способность беспрепятственно интегрировать разнообразные источники информации в вашу систему знаний.

Сценарии использования

• Оптимизация корпоративных баз знаний: Преобразуйте разрозненные внутренние документы, отчеты и руководства в единую, доступную для поиска базу знаний. Сотрудники смогут быстро находить точные ответы на сложные вопросы, сокращая информационные разрозненности и повышая операционную эффективность во всей организации.

• Улучшенная поддержка клиентов Q&A: Разверните DeepSearcher в качестве серверной части для интеллектуальных Q&A-систем, позволяя чат-ботам или агентам поддержки мгновенно извлекать точную информацию из документации по продуктам, часто задаваемых вопросов и заявок в службу поддержки. Это значительно сокращает время отклика и повышает процент решения проблем при первом обращении.

• Ускорение исследований и разработок: Исследователи могут быстро запрашивать обширные внутренние наборы данных, научные статьи и технические спецификации для получения информации, выявления тенденций и ускорения инноваций. DeepSearcher предоставляет исчерпывающие отчеты, которые обобщают критически важную информацию для принятия обоснованных решений.

Уникальные преимущества

• Беспрецедентная гибкость и перспективность: В отличие от систем, привязанных к одному поставщику, модульная, конфигурируемая архитектура DeepSearcher предлагает обширную экосистему подключаемых провайдеров. Вы получаете свободу выбора из огромного множества LLM (например, OpenAI, DeepSeek, Anthropic, Ollama), моделей эмбеддингов, векторных баз данных (Milvus, Qdrant, AzureSearch) и загрузчиков/краулеров данных. Это гарантирует, что вы всегда сможете выбрать оптимальный технологический стек для ваших развивающихся потребностей, минимизируя зависимость от поставщика и максимизируя адаптивность.

• Сложный анализ для превосходной точности: DeepSearcher выходит за рамки простого сопоставления по ключевым словам, используя передовые агенты RAG (Retrieval-Augmented Generation), такие как ChainOfRAG и DeepSearchRAG. Эти интеллектуальные агенты применяют итеративное уточнение и декомпозицию запросов для глубокой обработки информации, предоставляя высокоточные, контекстуально релевантные ответы и исчерпывающие отчеты, которым вы можете доверять.

• Надежная безопасность конфиденциальных данных: Разработанный с учетом потребностей предприятий, DeepSearcher отдает приоритет безопасности и конфиденциальности ваших внутренних данных. Он выполняет поиск и анализ непосредственно на ваших частных наборах данных, гарантируя защиту конфиденциальной информации при использовании передовых возможностей ИИ.

Заключение

DeepSearcher позволяет вашей организации полностью раскрыть потенциал своих конфиденциальных данных, преобразуя необработанную информацию в действенные инсайты и точные ответы. Сочетая надежную безопасность с беспрецедентной гибкостью ИИ, DeepSearcher устанавливает новый стандарт для интеллектуального управления знаниями.