Finder : Un cadre alimenté par l'IA pour améliorer la recherche de données pharmaceutiques

L'industrie pharmaceutique connaît une transformation majeure dans ses méthodes de recherche de données, principalement grâce aux avancées de l'intelligence artificielle. Les systèmes de recherche traditionnels rencontrent souvent des difficultés face à divers types de contenu, tels que le texte, les images, l'audio et la vidéo. Finder se présente comme un cadre robuste alimenté par l'IA, conçu pour rationaliser ce processus. En utilisant une approche de recherche vectorielle hybride, Finder intègre à la fois des modèles lexicaux rares et des modèles sémantiques denses pour améliorer l'efficacité de la récupération. Son architecture adaptable permet l'ingestion de plusieurs formats de données tout en enrichissant les métadonnées et en utilisant un système de stockage natif vectoriel. Ce cadre innovant facilite les recherches en langage naturel conscientes du raisonnement, entraînant une précision et une pertinence contextuelle accrues dans les résultats de recherche. À ce jour, Finder a traité avec succès un large éventail de contenus, y compris plus de 291 400 documents, 31 070 vidéos et 1 192 fichiers audio dans 98 langues. Des techniques clés telles que la fusion hybride, le découpage et le routage conscient des métadonnées contribuent à sa capacité à fournir un accès intelligent à l'information dans divers secteurs, y compris réglementaire, recherche et commercial.