Bienvenue dans Super Search, le produit révolutionnaire qui peut transformer la façon dont les employés recherchent des informations. Avec Paradigm, les employés n'ont plus besoin de lancer plusieurs applications et de parcourir de nombreux fichiers pour trouver les informations dont ils ont besoin. Notre technologie LLM permet aux employés de rechercher à partir de n'importe quelle source avec un seul champ de recherche et de récupérer les informations pertinentes en quelques secondes.
Mais ce qui distingue les LLM des outils de recherche traditionnels, c'est la possibilité de justifier les réponses avec différents extraits. Grâce à cette fonctionnalité, les employés obtiennent non seulement la réponse à leur requête de recherche, mais comprennent également pourquoi cette réponse est pertinente.
Dites adieu à la frustration et à l'inefficacité des outils de recherche traditionnels. Avec Paradigm, les employés peuvent désormais trouver les réponses dont ils ont besoin rapidement et sans effort. Rejoignez la révolution et découvrez l'avenir de la recherche avec Lighton's Paradigm.
Découvrez un nouveau monde
Grâce à notre technologie d'intelligence artificielle, les employés peuvent désormais trouver les informations dont ils ont besoin en quelques secondes, le tout au même endroit
Utilisateur:
"C'est quoi le projet momentum ?"
Le besoin:
Transmission de la requête de l'utilisateur pour générer le prompt.
La recherche:
La recherche de l'utilisateur est partagée avec toutes les applications liées telles que Slack, Drive, Gmail, Click up... Grâce à leurs API, nous sommes en mesure d'identifier le contenu le plus pertinent lié à la question de l'utilisateur.
Embedding:
Le processus d'embedding est appliqué au contenu sélectionné par les résultats des moteurs de recherche afin de générer un texte basé sur les informations trouvées sur toutes les applications.
Search engine:
"Le projet Momentum est une initiative de recherche de LightOn dédiée à l'avancement de l'état de l'art dans le traitement du langage naturel (NLP) et à la compréhension des principes fondamentaux du langage.."
Source Slack: conversation ID, Drive: document name, Click up: task list name, Gmail: Email content
Improved
accuracy
Améliorer la satisfaction client
Réduire le temps passé
Réduire les coûts
2 sec
Temps moyen pour répondre à la question.
78%
Taux de bonne réponse sans intervention humaine.
90%
Satisfaction utilisateur.
-80%
Réduction du temps de traitement humain.
Prompting involves providing a hint or suggestion to the language model to generate more accurate and relevant responses.
Fine-tuning refers to the process of training a pre-trained language model on a specific dataset to improve its performance on a specific task.
Embedding is a process of representing text data in numerical format that a machine learning model can understand and process.
LightOn adheres to strict data privacy regulations and ensures that customer data is stored and processed securely in a private cloud or on-premises environment.
Comment les LLM peuvent-ils améliorer n'importe quelle expérience de recherche ?