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Le serveur HubSpot MCP connecte les assistants IA directement au CRM HubSpot, permettant un accès transparent aux contacts, aux entreprises et aux données d'engagement. Avec un stockage vectoriel intégré, une recherche sémantique et une gestion robuste des erreurs, il permet aux workflows IA d'automatiser efficacement les opérations CRM.
Le serveur Milvus MCP connecte les assistants IA et les applications alimentées par LLM à la base de données vectorielle Milvus, permettant une recherche vectorielle avancée, la gestion des embeddings et une mémoire contextuelle pour des workflows IA intelligents dans FlowHunt.
Le serveur mem0 MCP connecte les assistants IA à un stockage structuré, à la récupération et à la recherche sémantique pour les extraits de code, la documentation et les bonnes pratiques de développement. Il améliore les workflows de développement en permettant un stockage persistant des préférences de codage et une intégration transparente avec les IDE alimentés par l'IA.
Intégrez FlowHunt avec les bases de données vectorielles Pinecone grâce au serveur MCP Pinecone. Activez la recherche sémantique, la génération augmentée par la récupération (RAG) et la gestion efficace des documents directement dans vos flux de travail IA.
Connectez des assistants IA comme Claude à n'importe quelle API disposant d'une spécification OpenAPI (Swagger). Le serveur MCP Any OpenAPI permet la découverte sémantique des endpoints et l'exécution directe de requêtes API, simplifiant l'intégration d'API privées et les workflows dynamiques dans FlowHunt et au-delà.
Le serveur MCP Ragie permet aux assistants IA d'effectuer des recherches sémantiques et de récupérer des informations pertinentes à partir des bases de connaissances Ragie, améliorant ainsi les workflows de développement grâce à l'intégration de connaissances contextuelles.
Le serveur Chroma MCP offre aux utilisateurs de FlowHunt des fonctionnalités avancées de base de données vectorielle, incluant la recherche sémantique, le filtrage par métadonnées et une gestion robuste des collections pour les applications pilotées par l'IA. Intégrez facilement Chroma à vos flux pour activer la récupération efficace de documents, l'analyse et la gestion des connaissances.
Le serveur MCP mcp-rag-local dote les assistants IA d'une mémoire sémantique, permettant le stockage et la recherche de passages de texte selon leur signification, et non seulement par mots-clés. Il utilise Ollama pour les embeddings et ChromaDB pour la recherche vectorielle, offrant une gestion avancée des connaissances et un rappel contextuel dans les workflows locaux.
Le serveur MCP Lambda Capture permet la recherche sémantique et les requêtes en temps réel sur des ensembles de données macroéconomiques pour les agents IA de recherche quantitative. Il connecte les assistants IA à des données macro externes via le Model Context Protocol (MCP), alimentant des analyses économiques avancées et des workflows de reporting automatisés.
Le serveur Rememberizer MCP fait le lien entre les assistants IA et la gestion des connaissances, permettant la recherche sémantique, la récupération unifiée de documents et la collaboration d'équipe sur Slack, Gmail, Dropbox, Google Drive, et plus encore. Rationalisez vos workflows IA grâce à de puissants outils d'intégration et de gestion documentaire.
Intégrez le serveur Vectorize MCP avec FlowHunt pour activer la recherche vectorielle avancée, la recherche sémantique et l’extraction de texte pour des workflows IA puissants. Connectez facilement des agents IA à des bases de données vectorielles externes pour des interactions contextuelles en temps réel et une gestion de données à grande échelle.
La correspondance floue est une technique de recherche utilisée pour trouver des correspondances approximatives à une requête, permettant des variations, des erreurs ou des incohérences dans les données. Couramment appliquée au nettoyage de données, au rapprochement d'enregistrements et à la récupération de texte, elle utilise des algorithmes comme la distance de Levenshtein et Soundex pour identifier des entrées similaires mais non identiques.
Améliorez la précision de votre chatbot IA avec la fonctionnalité d’ignorance d’indexation de FlowHunt. Excluez le contenu inadapté pour garder les interactions pertinentes et sûres. Utilisez la classe flowhunt-skip pour contrôler ce qui est indexé et améliorer la fiabilité et la performance de votre bot.
Découvrez ce qu'est un moteur d'Insight — une plateforme avancée, pilotée par l'IA, qui améliore la recherche et l'analyse de données en comprenant le contexte et l'intention. Apprenez comment les moteurs d'Insight intègrent le NLP, l'apprentissage automatique et le deep learning pour fournir des informations exploitables à partir de sources de données structurées et non structurées.
Les questions-réponses avec la génération augmentée par récupération (RAG) combinent la recherche d'informations et la génération de langage naturel pour améliorer les grands modèles de langage (LLM) en complétant les réponses avec des données pertinentes et à jour provenant de sources externes. Cette approche hybride améliore la précision, la pertinence et l'adaptabilité dans des domaines dynamiques.
La Recherche de documents améliorée avec le NLP intègre des techniques avancées de Traitement du Langage Naturel dans les systèmes de recherche documentaire, améliorant la précision, la pertinence et l'efficacité lors de la recherche dans de grands volumes de données textuelles à l'aide de requêtes en langage naturel.
La recherche IA est une méthodologie de recherche sémantique ou basée sur les vecteurs qui utilise des modèles d'apprentissage automatique pour comprendre l'intention et le sens contextuel des requêtes de recherche, fournissant des résultats plus pertinents et précis que la recherche traditionnelle basée sur les mots-clés.
Le rerangement de documents est le processus de réorganisation des documents récupérés en fonction de leur pertinence par rapport à la requête d'un utilisateur, affinant les résultats de recherche pour prioriser les informations les plus pertinentes. Il s'agit d'une étape clé dans les systèmes de génération augmentée par la récupération (RAG), souvent combinée à l'expansion de requête pour améliorer à la fois le rappel et la précision dans les recherches et chatbots alimentés par l'IA.
