Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą Semantic Search
Serwer MCP HubSpot łączy asystentów AI bezpośrednio z CRM HubSpot, umożliwiając płynny dostęp do kontaktów, firm i danych o zaangażowaniu. Wbudowane przechowywanie wektorowe, wyszukiwanie semantyczne i solidna obsługa błędów umożliwiają automatyzację operacji CRM w przepływach AI.
Serwer Milvus MCP łączy asystentów AI i aplikacje oparte na LLM z bazą wektorową Milvus, umożliwiając zaawansowane wyszukiwanie wektorowe, zarządzanie embeddingami oraz kontekstową pamięć dla inteligentnych przepływów AI w FlowHunt.
mem0 MCP Server łączy asystentów AI ze strukturalnym przechowywaniem, wyszukiwaniem i semantycznym przeszukiwaniem fragmentów kodu, dokumentacji oraz dobrych praktyk programistycznych. Usprawnia procesy developerskie, umożliwiając trwałe zapisywanie preferencji kodowania i płynną integrację z IDE wspieranymi przez AI.
Połącz asystentów AI, takich jak Claude, z dowolnym API posiadającym specyfikację OpenAPI (Swagger). Dowolny serwer MCP OpenAPI umożliwia semantyczne wykrywanie endpointów i bezpośrednie wykonywanie zapytań API, usprawniając integracje prywatnych API i dynamiczne przepływy pracy w FlowHunt i nie tylko.
Integruj FlowHunt z bazami danych wektorowych Pinecone za pomocą serwera Pinecone MCP. Umożliwiaj wyszukiwanie semantyczne, Retrieval-Augmented Generation (RAG) oraz efektywne zarządzanie dokumentami bezpośrednio w swoich przepływach pracy AI.
Serwer Ragie MCP umożliwia asystentom AI wykonywanie wyszukiwania semantycznego i pobieranie odpowiednich informacji z baz wiedzy Ragie, wzbogacając procesy deweloperskie o integrację wiedzy kontekstowej.
Serwer Chroma MCP daje użytkownikom FlowHunt zaawansowane możliwości bazy wektorowej, w tym wyszukiwanie semantyczne, filtrowanie po metadanych oraz solidne zarządzanie kolekcjami dla aplikacji opartych na AI. Łatwo zintegrować Chroma ze swoimi przepływami, aby umożliwić efektywne wyszukiwanie dokumentów, analitykę i zarządzanie wiedzą.
Serwer Lambda Capture MCP umożliwia semantyczne wyszukiwanie i zapytania w czasie rzeczywistym w makroekonomicznych zbiorach danych dla agentów AI zajmujących się badaniami ilościowymi. Łączy asystentów AI z zewnętrznymi danymi makroekonomicznymi za pomocą Model Context Protocol (MCP), wspierając zaawansowane analizy gospodarcze i automatyzację raportowania.
Serwer mcp-rag-local MCP umożliwia asystentom AI korzystanie z pamięci semantycznej, pozwalając na zapisywanie i wyszukiwanie fragmentów tekstu na podstawie znaczenia, a nie tylko słów kluczowych. Wykorzystuje Ollama do osadzania i ChromaDB do wyszukiwania wektorowego, wspierając zaawansowane zarządzanie wiedzą i kontekstowe przywoływanie w lokalnych procesach.
Rememberizer MCP Server łączy asystentów AI z zarządzaniem wiedzą, umożliwiając semantyczne wyszukiwanie, zunifikowane pobieranie dokumentów i współpracę zespołową przez Slacka, Gmaila, Dropbox, Google Drive i inne. Usprawnij swoje przepływy AI dzięki zaawansowanym narzędziom do dokumentów i integracji.
Zintegruj Vectorize MCP Server z FlowHunt, aby umożliwić zaawansowane wyszukiwanie wektorowe, wyszukiwanie semantyczne oraz ekstrakcję tekstu dla potężnych, opartych na AI procesów. Bezproblemowo łącz agentów AI z zewnętrznymi bazami danych wektorów, zapewniając interakcje w czasie rzeczywistym, bogate w kontekst oraz zarządzanie danymi na dużą skalę.
Fuzzy matching to technika wyszukiwania używana do znajdowania przybliżonych dopasowań do zapytania, umożliwiając występowanie wariacji, błędów lub niespójności w danych. Powszechnie stosowana w czyszczeniu danych, łączeniu rekordów i wyszukiwaniu tekstu, wykorzystuje algorytmy takie jak odległość Levenshteina i Soundex, aby identyfikować wpisy podobne, ale nieidentyczne.
Dowiedz się, czym jest Insight Engine — zaawansowana platforma oparta na AI, która usprawnia wyszukiwanie i analizę danych dzięki zrozumieniu kontekstu i intencji. Poznaj, jak Insight Engine integruje NLP, uczenie maszynowe i deep learning, aby dostarczać praktyczne wnioski z danych strukturalnych i niestrukturalnych.
Odpowiadanie na pytania z wykorzystaniem Retrieval-Augmented Generation (RAG) łączy wyszukiwanie informacji oraz generowanie języka naturalnego, aby ulepszyć duże modele językowe (LLM) poprzez uzupełnianie odpowiedzi o odpowiednie, aktualne dane z zewnętrznych źródeł. To hybrydowe podejście poprawia dokładność, trafność i elastyczność w dynamicznych dziedzinach.
Zwiększ dokładność swojego chatbota AI dzięki funkcji pomijania indeksowania w FlowHunt. Wyklucz nieodpowiednie treści, aby utrzymać rozmowy na odpowiednim poziomie i zapewnić bezpieczeństwo. Użyj klasy flowhunt-skip, aby kontrolować, co jest indeksowane, i popraw niezawodność oraz wydajność swojego bota.
Przerejestrowanie dokumentów to proces zmiany kolejności pobranych dokumentów na podstawie ich trafności względem zapytania użytkownika, co pozwala na doprecyzowanie wyników wyszukiwania i priorytetyzację najistotniejszych informacji. Jest to kluczowy etap w systemach Retrieval-Augmented Generation (RAG), często łączony z rozszerzaniem zapytań w celu zwiększenia zarówno pokrycia, jak i precyzji w wyszukiwarkach i chatbotach opartych na AI.
Wyszukiwanie AI to semantyczna lub wektorowa metodologia wyszukiwania, która wykorzystuje modele uczenia maszynowego do zrozumienia intencji i kontekstu zapytań, dostarczając bardziej trafne i dokładne wyniki niż tradycyjne wyszukiwanie oparte na słowach kluczowych.
Ulepszone wyszukiwanie dokumentów z NLP integruje zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego z systemami wyszukiwania dokumentów, zwiększając dokładność, trafność i efektywność podczas przeszukiwania dużych zbiorów tekstowych za pomocą zapytań w języku naturalnym.
