Реальные проекты и воспроизводимые схемы

Векторный поиск (vector search) в бизнесе

46 публичных кейсов с первоисточниками и 12 редакционных архитектур. Источник и тип материала указаны в каждой карточке.

Векторный поиск в бизнесеРеальные кейсы и воспроизводимые схемы

Все 1 Финансы (Finance) 4 Электронная коммерция (E-commerce) 4 SaaS с искусственным интеллектом (AI SaaS) 3 Юридические технологии (LegalTech) 3 Государственные технологии (GovTech) 2 Закупки 2 Кадровые технологии (HR Tech) 2 Медиа (Media) 2 Образовательные технологии (EdTech) 2 Производство (Manufacturing) 2 Технологии продаж (SalesTech) 2 Финансовые технологии (Fintech) 2 B2B рекомендации (Recommendations) 1 SaaS для исследований (Research SaaS) 1 SaaS для клиентской поддержки (Customer Support SaaS) 1 Аналитика выручки (Revenue Intelligence) 1 Аутсорсинг и клиентская поддержка (BPO / Customer Support) 1 Документы 1 Защита цифровой личности (Identity Protection) 1 Здравоохранение (Healthcare) 1 Инструменты разработчика (Developer Tools) 1 Инфраструктура искусственного интеллекта (AI Infrastructure) 1 Искусственный интеллект для музыки (Music AI) 1 Клиентская поддержка (Customer Support) 1 Корпоративный SaaS (Enterprise SaaS) 1 Медиа 1 Медицинские технологии (HealthTech) 1 Международные закупки 1 Пищевые технологии (FoodTech) 1 Платформа искусственного интеллекта (AI Platform) 1 Поиск с искусственным интеллектом (AI Search) 1 Путешествия (Travel) 1 Развлечения (Entertainment) 1 Рыночная аналитика (Market Intelligence) 1 Страховые технологии (InsurTech) 1 Телекоммуникации (Telecom) 1 Управление знаниями (Knowledge Management) 1 Финансовые услуги (Financial Services) 1 Экономика создателей контента (Creator Economy) 1 Юридическая сфера (Legal) 1

Развлечения (Entertainment) · Подтверждённый публичный кейс

Dopple AI: Память для разговорных персонажей

Dopple AI: Память для разговорных персонажей. Разбор роли Zilliz Cloud, векторных представлений (embeddings), извлечения кандидатов (retrieval), фильтров, качества и эксплуатации.

Zilliz CloudBillion-scale vector storage и извлечение кандидатов (retrieval)

Архитектура и выводы →