[ Costruito per velocità e pertinenza ]
AI Search
Uno stack di ricerca pensato per pertinenza e performance in produzione, con una developer experience nativa Nuxt + Nitro.
Veloce di default
Ricerca full-text con tolleranza ai refusi, prefix matching e risultati ordinati per rilevanza.
Pronta per hybrid + vector
Combina la rilevanza keyword e i vettori semantici nello stesso flusso di query.
Comportamento regolabile
Regola il bilanciamento lessicale/semantico con semanticRatio, filtri, ordinamento e facet.
Progetta un'esperienza di cui gli utenti si fidano
Questo stack è focalizzato sulla qualità della ricerca: recupero full-text veloce, matching vettoriale ibrido e controlli di filtro precisi per una UX di produzione.
Recupero ibrido: match keyword esatti più match vettoriali semantici
Multi-search API per query federate su più indici
Ricerca geografica con raggio, bounding box e vincoli a poligono
Una pipeline di retrieval costruita per il traffico reale
Dall'implementazione all'operatività, gli sviluppatori hanno flussi nativi Nuxt + Nitro, pattern di isolamento per tenant e un'integrazione SDK JAMlabs ottimizzata.
Step 1
Ingest e normalizzazione
Indicizza i documenti e mantieni i dati aggiornati con job di ingestion regolari.
POST /indexes/docs/documents
[{ "id": 1, "title": "API auth" }]Step 2
Integrazione nativa Nuxt + Nitro
Collega la ricerca nelle route Nuxt e negli handler server Nitro usando i wrapper JAMlabs per un'implementazione più rapida.
Step 3
Pronta per piattaforme multi-tenant
Isola indici e configurazioni di ricerca per tenant mantenendo un'unica piattaforma operativa condivisa.
Step 4
Developer experience prima di tutto
Usa i flussi SDK ottimizzati in JAMlabs per gestire ricerca, filtri, facet, ordinamento e geo da un unico modulo.
Pensata per workflow ad alto impatto
Dai portali di documentazione alla scoperta di cataloghi, distribuisci un unico layer di ricerca che supporta sia il retrieval lessicale che quello vettoriale.
Ricerca nella documentazione
Offri una ricerca docs affidabile con full-text tollerante ai refusi e filtri a faccette.
Scoperta di catalogo
Potenzia la product discovery con ranking ibrido keyword + vector e tuning della rilevanza.
Ricerca geo-aware
Filtra e ordina i risultati per posizione, per store locator ed esperienze di contenuti locali.
Domande frequenti
Le domande che i team fanno più spesso prima di portare la ricerca in produzione.
Porta online la tua AI search in settimane, non trimestri
Definisci con noi il primo ambito di produzione: modello degli indici, strategia di ranking, filtri e piano di rollout vettoriale.