Семантический поиск: спрашивайте рабочее пространство своими словами
Большинство строк поиска совпадают со словами. Если вы не помните, как это было сформулировано, вы это не находите. Worknano ищет по смыслу. Спросите "что мы обещали Acme по поставке?" и вы получите заметку сделки "Клиент ждет отгрузку к концу марта", итог звонка "Согласованный срок с Acme: 3 недели" и условия отгрузки в PDF договора, хотя ни в одном из них нет слова "обещание".
Это работает по всему рабочему пространству, включая каждый загруженный файл, и входит в каждый тариф без доплаты.
Спрашивайте так, как спросили бы коллегу. Worknano понимает, что вы имеете в виду, и показывает, где это лежит.
1. Один вопрос по всей работе
Документы, задачи, проекты, сделки, контакты и OKR отвечают на один и тот же вопрос. Спецификации, колоды, заметки встреч, воронка и цели больше не сидят по разным углам. Не нужно помнить, какой инструмент, какая папка или какое слово кто-то использовал, потому что все в одном пространстве. Данные, которые вы импортируете из подключенных инструментов, тоже становятся доступны поиску.
Новые люди в команде находят само решение, а не только папку, где оно могло лежать.
2. AI-агенты, которые знают, куда смотреть
AI Assistant и AI-агенты используют один индекс. Вместо чтения целых документов они читают только нужные фрагменты и пишут ответ из них. Ответы приходят быстрее и остаются на содержании вашей команды.
Поскольку данные живут в Worknano, агент может действовать по тому, что нашел. Он может создать задачу из находки или обновить сделку, всегда в правах человека, который спрашивает.
3. Сделано так, чтобы ему доверять
- Без доплаты. Семантический поиск входит в ваш тариф. Индексация и поиск по содержимому не тратят кредиты ИИ.
- Всегда актуально. Содержимое индексируется автоматически, когда его создают или меняют.
- Те же права, что и у всего остального. Люди находят только то, что им разрешено читать. Ограниченные поля никогда не индексируются.
- Ваш регион, ваши данные. Выберите региональный хостинг в ЕС, США или APAC. Данные пространства и обработка ИИ остаются в этом регионе, а эмбеддинги хранятся в собственной базе пространства.
- Доступно для каждого пространства. Семантический поиск включается отдельно для каждого пространства, поэтому вы решаете, когда он запускается для команды.
4. Под капотом
- Фрагменты (chunking). Каждый текст для поиска делится на короткие фрагменты: заголовки, описания и текст из загруженных файлов PDF, Word, Excel и PowerPoint.
- Эмбеддинги. Векторная модель превращает каждый фрагмент в список чисел, который схватывает смысл. Фрагменты с близким смыслом оказываются рядом.
- pgvector в вашей базе PostgreSQL. Векторы лежат рядом с данными в базе пространства, а не во внешнем поисковом сервисе.
- Гибридный рейтинг (смысл + ключевое слово). Вопрос так же превращается в вектор, и возвращаются ближайшие фрагменты. Результаты сочетаются с классическим поиском по словам, поэтому точные имена, коды и ключи заявок остаются сверху.
- Retrieval-augmented generation (RAG). ИИ сначала находит нужные фрагменты, а затем отвечает из них, а не угадывает из общих знаний.
Одно пространство, один поиск
Одно место для работы, один поиск по всему и только тот контекст, который важен. Спросите своими словами и пусть Worknano найдет остальное.