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Applications et agents d'IA de niveau entreprise
Optimisez une IA rapide et précise avec Pinecone. Une base de données vectorielle sans serveur conçue pour la recherche en temps réel, les recommandations, le RAG et les agents conversationnels à grande échelle.
Pinecone est une base de données vectorielle prête à l'emploi, conçue pour optimiser la recherche, la recommandation, la génération augmentée de données (RAG) et les agents d'IA conversationnelle. Conçue pour la rapidité et l'évolutivité, elle permet aux développeurs de fournir des résultats extrêmement pertinents en temps réel sur des ensembles de données volumineux, avec une configuration minimale.
Avec Pinecone, vous n'avez plus besoin de gérer l'infrastructure. Son architecture sans serveur gère tout, de la mise à l'échelle automatique à la surveillance de la disponibilité, offrant aux équipes un back-end robuste qui s'adapte aux fluctuations de la demande tout en maintenant des performances constantes.
Pinecone vous permet d'upsert, d'indexer et d'interroger des millions de vecteurs en temps réel. L'index évolue en fonction des données, garantissant ainsi des résultats toujours actualisés et pertinents. Ceci est crucial pour les applications nécessitant des informations actualisées, comme les flux d'actualités ou les agents conversationnels.
Pour plus de flexibilité, Pinecone prend en charge les intégrations denses et éparses. Que vous vous appuyiez sur la compréhension sémantique grâce à des vecteurs denses ou que vous ayez besoin de correspondances exactes de mots clés via une indexation éparse, Pinecone offre des résultats optimisés. La recherche hybride combine les deux approches pour encore plus de précision.
Pinecone améliore la recherche traditionnelle par mots-clés en intégrant une compréhension sémantique. Il permet aux utilisateurs de trouver des informations plus intuitivement, même dans des ensembles de données volumineux et non structurés. Grâce à l'indexation en temps réel et aux métadonnées filtrables, il est idéal pour la recherche documentaire, la découverte de produits et l'exploration de contenu.
Les moteurs de recommandation bénéficient de la capacité de Pinecone à mesurer rapidement la similarité vectorielle. Cela permet de proposer des suggestions personnalisées et pertinentes aux utilisateurs en temps réel, améliorant ainsi l'engagement sur les plateformes de commerce électronique, de contenu et les outils SaaS.
Les plateformes conversationnelles s'appuient sur Pinecone pour alimenter leurs systèmes de recherche back-end. En intégrant et en indexant des sources de connaissances, Pinecone permet aux agents d'obtenir des réponses pertinentes rapidement et avec précision.
Les systèmes RAG combinent la recherche vectorielle avec des modèles génératifs. Pinecone joue un rôle essentiel en récupérant le contenu le plus pertinent dans de vastes bases de données, puis en le transmettant à des modèles d'IA pour générer des réponses contextuelles de type humain.
Démarrer avec Pinecone est simple. Avec quelques lignes de code, les développeurs peuvent configurer des index, insérer des vecteurs et lancer des requêtes. Pinecone prend en charge l'intégration avec les principaux frameworks, outils de données et modèles d'IA.
Pinecone est reconnu par les entreprises pour ses performances et sa conformité. Il répond aux normes de sécurité internationales, notamment SOC 2, RGPD, HIPAA et ISO 27001. Des déploiements privés personnalisés sont disponibles pour un contrôle renforcé des données.
Capable de gérer des milliers de requêtes par seconde et des millions de vecteurs, Pinecone est conçu pour les applications exigeantes. Des fonctionnalités telles que les espaces de noms permettent une gestion claire des données multi-locataires, le rendant ainsi prêt pour la production à toute échelle.
Les entreprises du secteur de la santé, des outils d'IA, des sciences de la vie et du SaaS d'entreprise s'appuient sur Pinecone pour améliorer la précision de leurs recherches, réduire la latence et évoluer en toute fluidité. Des cas d'utilisation concrets démontrent son efficacité sur les données structurées et non structurées.