Context Studios
Experts Vector DB de Berlin

Intégration de Base de Données Vectorielle

Intégration professionnelle de bases de données vectorielles par Context Studios. Pinecone et Qdrant pour la recherche sémantique, les systèmes RAG et les applications IA — évolutifs et prêts pour la production.

IA-Native depuis 2024Prix fixesPropriété totale du codeConforme au RGPD
Solutions RAG

Context Studios intègre des bases de données vectorielles comme Pinecone et Qdrant dans des applications d'entreprise. Les bases de données vectorielles stockent des embeddings sémantiques et permettent une recherche basée sur la similarité — la fondation des systèmes RAG, de la recherche sémantique et des recommandations propulsées par l'IA.

Databases
Pinecone, Qdrant
Embedding Models
OpenAI, Cohere, open-source
Provider
Context Studios, Berlin
Use Cases
RAG, recherche sémantique, recommandations

Services de Base de Données Vectorielle

Recherche sémantique et infrastructure de données IA.

Intégration Pinecone

Base de données vectorielle gérée pour le RAG entreprise. Recherche de similarité rapide, mise à l'échelle automatique.

Intégration Qdrant

Base de données vectorielle open-source avec filtrage et support de charge utile. On-premise ou cloud.

Recherche Sémantique

Recherche en langage naturel dans vos données. Trouve des résultats pertinents basés sur le sens, pas les mots-clés.

Pipeline d'Embeddings

Création et mise à jour automatiques des embeddings. Stratégies de découpage et sélection de modèles.

Recherche Hybride

Combinaison de la recherche vectorielle et par mots-clés pour des résultats optimaux.

Sécurité des Données

Chiffrement, contrôles d'accès et stockage des données conforme au RGPD.

Processus d'Intégration

1

Consultation

Jour 1

Premier entretien gratuit par visioconférence. Nous comprenons votre activité, identifions les potentiels IA et donnons une première évaluation de la faisabilité et du calendrier.

2

Offre & Planification

Jour 2–3

Décomposition détaillée des fonctionnalités, offre à prix fixe, plan d'architecture technique et jalons hebdomadaires.

3

Développement accéléré par l'IA

Semaines 1–4

Développement agile avec démos hebdomadaires. MVP fonctionnel en 4 semaines avec code prêt pour la production et tests automatisés.

4

Lancement & Support

Semaine 4+

Déploiement en production avec documentation complète. Inclut 2 semaines de support prioritaire après le lancement.

FAQ

Une base de données qui stocke des embeddings sémantiques — des représentations numériques de texte, d'images ou de données. Elle permet une recherche par similarité basée sur le sens plutôt que sur des mots-clés exacts.

Base de Données Vectorielle pour Votre Application IA

Consultation initiale gratuite — nous recommandons la solution optimale de base de données vectorielle.