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Vector indexing come funziona e perché è fondamentale

Il vector indexing è il trucco che rende immediata la ricerca nell’intelligenza artificiale

Architettura
Il vector indexing è il meccanismo che consente a Qdrant e ad altri database vettoriali di rispondere velocemente anche con milioni di dati salvati.
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Pipeline RAG come costruire un flusso di lavoro efficace

Pipeline RAG: il percorso che collega i documenti alle risposte dell’intelligenza artificiale

Architettura
La pipeline RAG collega i documenti aziendali alle risposte dell’intelligenza artificiale, garantendo un flusso stabile, affidabile e davvero utile.
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Qdrant è il database vettoriale che dà memoria alla tua AI

Database vettoriale Qdrant il cuore della ricerca semantica e della RAG

Architettura
Un database vettoriale come Qdrant permette di archiviare e cercare embedding in modo rapido e scalabile. È lo strumento che dà memoria all’intelligenza artificiale.
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La RAG è il metodo che elimina le risposte inventate dei modelli

Ricerca semantica: il modo naturale per trovare informazioni oltre le parole chiave

Architettura
La Retrieval Augmented Generation collega i dati ai modelli di intelligenza artificiale. È la soluzione più efficace per costruire applicazioni affidabili nello sviluppo software.
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Ricerca semantica come funziona e perché è superiore alle keyword

Ricerca semantica: il modo naturale per trovare informazioni oltre le parole chiave

Architettura
La ricerca semantica usa il significato per trovare informazioni più accurate e naturali, superando i limiti della ricerca basata su keyword
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Embedding AI: cos'è e come funziona

Embedding AI, il linguaggio segreto che permette all’intelligenza artificiale di capire i tuoi dati

Architettura
Gli embedding AI trasformano testi in numeri utili ai modelli e abilitano ricerca semantica e RAG, rendendo il software più intelligente e affidabile.
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