Embedding Pipeline
Pipeline production-ready per processare e vettorializzare grandi volumi di dati. Chunking strategies, model selection, batch processing, incremental sync.
Funzionalità
Cosa include
Chunking Strategies
Strategie di chunking ottimizzate per il tuo contenuto: semantico, per sezione, sliding window, hybrid.
Model Selection
Scelta del modello embedding ottimale: OpenAI, Cohere, open-source, bilanciando qualità, costo, latenza.
Batch Processing
Pipeline per processare milioni di documenti in modo efficiente con parallelismo e retry logic.
Incremental Sync
Update incrementali: solo i documenti modificati vengono ri-processati, non l'intero corpus.
Quality Metrics
Metriche per monitorare qualità embedding: clustering analysis, retrieval accuracy, drift detection.
Cost Optimization
Strategie per minimizzare costi API: caching, batching, model routing based on content.
Il Processo
Come lavoriamo
Analysis
Analizziamo i tuoi dati: formati, volumi, frequenza update, requisiti quality.
Design
Progettiamo pipeline: chunking, embedding model, storage, sync strategy.
Implementation
Sviluppo pipeline con error handling, retry, monitoring, logging.
Testing
Test end-to-end su sample significativo, quality assessment, performance tuning.
Production
Deploy, documentazione, training, supporto iniziale.
Pacchetti
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Domande frequenti
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