Nous architecturons votre infrastructure de recherche vectorielle avec Qdrant pour des capacités de recherche sémantique avancées.
Qdrant révolutionne la recherche d'information grâce à sa base de données vectorielle haute performance, permettant des recherches par similarité ultra-rapides, une compréhension sémantique profonde et une intégration native avec les modèles d'IA modernes.
L'audit IA & LLM permet d'identifier les processus métier où l'intelligence artificielle peut avoir le plus d'impact. Mirax cartographie vos usages potentiels, évalue leur faisabilité et vous livre une feuille de route priorisée pour déployer l'IA efficacement.
Le conseil en stratégie IA permet de définir une vision claire, des priorités d'action et une feuille de route réaliste pour intégrer l'intelligence artificielle dans votre organisation. Mirax vous accompagne de l'intention à l'exécution.
Le Proof of Concept IA permet de tester un cas d'usage sur vos données réelles avant d'investir dans un déploiement complet. Mirax développe votre prototype, mesure les résultats et valide la faisabilité technique et business de votre projet IA.
Les agents IA sont des systèmes capables d'exécuter des tâches complexes en plusieurs étapes, de façon autonome et sans intervention humaine à chaque action. Mirax conçoit, développe et déploie vos agents IA sur mesure pour automatiser vos processus métier les plus exigeants.
La sensibilisation et formation IA permet de comprendre les usages, les limites et le potentiel des modèles avancés comme Mistral, OpenAI, Claude et Gemini. Vous apprenez à les utiliser efficacement pour améliorer vos processus, gagner du temps et prendre de meilleures décisions.
Échangez avec notre équipe pour cadrer votre projet IA ou Webflow. Nous analysons vos besoins et vous proposons un accompagnement sur-mesure.
Conçu pour la prochaine génération d’applications d’IA, Qdrant offre une recherche vectorielle ultra‑rapide et gère des milliards de vecteurs avec une latence minimale
La plateforme propose une infrastructure cloud native qui permet une mise à l’échelle verticale et horizontale sans interruption de service, avec des mises à jour sans temps d’arrêt
Écrit en Rust, Qdrant apporte une fiabilité et une sécurité exemplaires, tout en offrant un déploiement rapide via Docker et une API légère pour une intégration facile
Grâce à des options de compression et au stockage sur disque, Qdrant réduit significativement l’utilisation de la mémoire et optimise les coûts sans compromettre la performance
Chaque vecteur peut être enrichi de payloads pour supporter des requêtes hybrides, combinant recherche sémantique et filtres traditionnels afin de fournir des résultats extrêmement précis.
Qdrant s’intègre nativement aux modèles d’IA et frameworks de retrieval‑augmented generation (RAG), ce qui en fait un composant idéal pour les agents conversationnels, la génération de contenu contextualisée ou les moteurs de recherche multimodale.
Les projets basés sur Qdrant soulèvent souvent des questions sur la recherche vectorielle, les embeddings ou les performances. Cette FAQ vous apporte des réponses précises et faciles à exploiter.
