QDivZero Retrieval combina base de datos vectorial, embeddings, metadatos y búsqueda semántica en una misma capa para preparar y recuperar la información que necesitan tus aplicaciones. Indexa tu conocimiento una vez y utilízalo desde RAG, agentes de IA, sistemas de recomendación o buscadores semánticos, sin desplegar ni mantener tu propia infraestructura de retrieval.
Configurar RetrievalRetrievalpara tus aplicaciones.
Encuentra la información relevante entre tus datos.
QDivZero Retrieval organiza embeddings, metadatos y relaciones para que tus aplicaciones puedan buscar y recuperar la información que necesitan. Construye búsqueda semántica, RAG, sistemas de recomendación y agentes de IA sin gestionar una base de datos vectorial ni mantener tu propia infraestructura de retrieval.
CÓMO FUNCIONA
RETRIEVAL EN ACCIÓN
De palabras a significado.
Crea búsqueda semántica con embeddings para encontrar documentos, productos o contenido relacionado aunque la consulta no utilice las mismas palabras. QDivZero compara significado y contexto mediante vector search para recuperar los resultados más relevantes.
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RETRIEVAL EN TUS APLICACIONES
Construye búsqueda, descubrimiento y recomendaciones sobre tus datos.
Utiliza QDivZero Retrieval para crear búsqueda semántica, encontrar imágenes y contenido por similitud visual o construir sistemas de recomendación personalizados. Conecta tus datos y utiliza embeddings, metadatos y señales de contexto para recuperar la información más relevante en cada caso.
Explorar la documentaciónQué incluye QDivZero Retrieval
Embeddings integrados
Genera embeddings de texto, imagen y otros contenidos y utilízalos directamente en Retrieval para indexar, buscar y recuperar información dentro del mismo flujo.
Base de datos vectorial gestionada
Almacena y organiza vectores, índices y metadatos sin desplegar ni mantener tu propia infraestructura de base de datos vectorial.
Búsqueda semántica
Encuentra documentos, productos o contenido por significado y contexto, aunque la consulta no utilice exactamente las mismas palabras que la información indexada.
Búsqueda visual
Encuentra imágenes, productos y contenido visualmente similar a partir de una imagen utilizando embeddings y búsqueda por similitud.
Recomendaciones personalizadas
Combina embeddings, metadatos y señales de comportamiento para recomendar productos, contenido o información relevante según la similitud, el contexto y las interacciones de cada usuario.
Filtros y metadatos
Combina búsqueda vectorial con filtros y metadatos para delimitar los resultados y controlar qué información puede recuperarse en cada consulta.
Indexación masiva
Procesa grandes volúmenes de documentos, catálogos o contenido de forma asíncrona y prepara los datos para que estén disponibles en Retrieval.
Actualización de datos
Añade, modifica o elimina información a medida que cambian tus datos y mantén los índices vectoriales actualizados sin reconstruir todo tu sistema.
API de Retrieval
Accede a tus índices y resultados mediante API para integrar búsqueda, RAG, agentes de IA y sistemas de recomendación directamente en tus aplicaciones.
Preguntas frecuentes sobre QDivZero Retrieval
Resuelve tus dudas sobre precios, bases de datos vectoriales, embeddings, búsqueda semántica, RAG, búsqueda visual y sistemas de recomendación para aplicaciones de IA.
¿Qué es Retrieval y para qué sirve en una aplicación de IA?
Retrieval prepara, indexa y recupera la información más relevante de tus datos para cada consulta. Con QDivZero puedes utilizarla en búsqueda semántica, sistemas RAG, agentes de IA y recomendaciones sin desplegar ni mantener una base de datos vectorial propia.
¿Cuánto cuesta QDivZero Retrieval?
QDivZero Retrieval se factura según el almacenamiento utilizado, con una tarifa por GB-hora que puedes consultar en la página de precios. La generación de embeddings se cobra según la tarifa del modelo elegido, por lo que el coste total depende del volumen de datos, el modelo y el tiempo durante el que mantengas los índices activos.
¿Cómo funciona la búsqueda semántica con embeddings?
La búsqueda semántica convierte la consulta y el contenido indexado en embeddings para comparar significado y contexto mediante búsqueda vectorial. Así encuentra documentos, productos o información relacionada aunque no utilicen exactamente las mismas palabras.
¿QDivZero Retrieval incluye una base de datos vectorial gestionada?
Sí. QDivZero gestiona el almacenamiento de vectores, los índices, los metadatos y la recuperación de resultados. Puedes construir sobre una base de datos vectorial sin desplegar, escalar ni mantener esa infraestructura por separado.
¿Qué tipos de embeddings puedo generar con QDivZero Retrieval?
Puedes generar embeddings de texto, imagen y otros contenidos con modelos compatibles disponibles en QDivZero. Después puedes utilizarlos directamente en Retrieval para indexar datos, buscar por similitud y recuperar información.
¿Cómo se utiliza QDivZero Retrieval para crear un sistema RAG?
Retrieval recupera los fragmentos más relevantes de tus documentos y los entrega como contexto antes de invocar el modelo. Así puedes crear sistemas RAG y agentes de IA conectados a información propia, actualizada y controlada mediante API.
¿Cómo crear un sistema de recomendación con mis propios datos?
QDivZero Retrieval combina embeddings, metadatos, similitud vectorial y señales de comportamiento para relacionar productos, contenido o información. Puedes ordenar las recomendaciones según el contexto, los intereses y las interacciones de cada usuario.
¿Cómo funciona la búsqueda visual por similitud de imágenes?
La búsqueda visual convierte una imagen de referencia en embeddings y compara su similitud con las imágenes o productos indexados. Así puedes encontrar contenido visualmente relacionado sin depender de nombres, etiquetas o descripciones exactas.
¿Puedo indexar, actualizar y eliminar grandes volúmenes de datos?
Sí. Puedes procesar documentos, catálogos o contenido mediante indexación masiva asíncrona y añadir, modificar o eliminar datos después. QDivZero mantiene los índices vectoriales actualizados sin que tengas que reconstruir todo el sistema.
¿Cómo se integra la API de Retrieval con modelos y aplicaciones de IA?
La API de Retrieval permite consultar índices, aplicar filtros y metadatos y enviar los resultados a tus aplicaciones. El mismo conocimiento indexado puede reutilizarse con distintos modelos de IA, agentes, sistemas RAG o buscadores.
¿Qué ventajas ofrece QDivZero Retrieval en producción?
QDivZero Retrieval reúne embeddings, vectores, índices, metadatos y búsqueda en una capa gestionada. Reduce la infraestructura que debe operar tu equipo, simplifica las actualizaciones y permite reutilizar el mismo conocimiento en varias aplicaciones mediante API.
¿Tus aplicaciones encuentran lo que necesitan entre tus datos?
Conecta tu información y construye búsqueda semántica, RAG, agentes y sistemas de recomendación sobre una capa de retrieval gestionada.