Kurumsal RAG

Ölçeklenebilir Güvenli Semantik Arama

pgvector dizin eşleme ve veri bölümlendirme iş akışlarını kullanarak şirket içi döküman arşivlerinizi yapay zeka modellerine güvenli bir şekilde bağlayın.

Temel Teknolojik Özellikler

Vektör Motorupgvector (PostgreSQL)
Ortalama Gecikme15ms erişim süresi
Gömme Modelitext-embedding-3-large
Döküman FormatlarıPDF, DOCX, XLSX, JSON, Markdown

Hizmet Yetenekleri

Dinamik veri bölümlendirme ve çakışma yapılandırmaları.

Özel kapalı devre küme ortamlarını destekleyen, tamamen derlenmiş entegrasyon.

Özel vektör gömme hizalamaları (OpenAI, Nomic, Cohere).

Özel kapalı devre küme ortamlarını destekleyen, tamamen derlenmiş entegrasyon.

Şirketler arası veri sızıntılarını önleyen metadata filtreleme.

Özel kapalı devre küme ortamlarını destekleyen, tamamen derlenmiş entegrasyon.

Hibrit anahtar kelime ve semantik arama (BM25 + Vektör).

Özel kapalı devre küme ortamlarını destekleyen, tamamen derlenmiş entegrasyon.

Teknik Sıkça Sorulan Sorular

İş verilerimiz LLM eğitimi için kullanılıyor mu?

Hayır. Yalnızca veri tutmayan (zero-data-retention) API'lar ile entegre çalışıyoruz veya yerel açık kaynaklı modelleri kendi güvenli bulut ağınızda (VPC) barındırıyoruz. Verileriniz asla üçüncü taraf eğitimlerinde kullanılmaz.

Milyonlarca dökümanda pgvector nasıl ölçekleniyor?

Vektör tabloları üzerinde HNSW (Hierarchical Navigable Small World) indeksleri yapılandırarak milyonlarca kayıtta bile sorgu sürelerini 25ms'nin altında tutuyoruz.