Search Candy
SearchCandy Labs · 程式設計 · 商業
Search Candy 是 SearchCandy Labs 推出的託管檢索層，專門服務 AI 代理。它的 Temporal Graph Memory 會回傳原文段落，並附上檔案與版本，過程中不呼叫 LLM。
關於 Search Candy
About
什麼是 Search Candy
Search Candy 是一套為 AI 代理設計的文件檢索服務。SearchCandy Labs 把它定位成傳統檢索流程裡「切塊」步驟的替代品。你把純文字與 Markdown 檔案上傳，系統建立該公司所稱的 Temporal Graph Memory（TGM），代理再對這張圖譜提問。
它處理的是可追溯性。一般向量資料庫會把文件切成固定大小的區塊，區塊可能從句子中間開始，回傳的答案也很少說明出自哪個檔案。Search Candy 讓每個檔案自成一個群組，段落一律切在句尾，並在每次結果附上檔名與版本號。你問答案從哪裡來，拿到的是來源，不是相似度分數。
適用範圍不寬。這是給已經在跑代理的開發團隊用的基礎設施，不是聊天產品。檢索引擎裡沒有生成式模型，所以 Search Candy 不會替你寫答案。它目前也只讀純文字與 Markdown，其他格式要在開通時一併轉換。
開始使用
- 在 SearchCandy Labs 網站預約 30 分鐘通話，帶著你的 AI 必須答對的問題上線。
- 由團隊建立帳號，你會收到登入連結的信件。
- 上傳純文字或 Markdown 檔案，並保留每個檔案的收件證明。
- 接上 Python 函式庫；想沿用原本的嵌入模型，就把它指向自己的模型。
- 從代理發出查詢，讀回段落、檔名與版本。
產品資訊
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適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 開發 AI 代理的工程師：要做 AI 代理文件搜尋，Search Candy 透過 Python 函式庫接進既有流程，代理本身不用換，只換取資料的那一層。
- 手上有一大批政策或合約的團隊：需要確認答案出自哪個修訂版本時，按檔案分群與版本紀錄比原始速度更關鍵。
- 支援與文件負責人：拿到逐字段落，等於拿到可以直接貼給客戶的內容，不必先改寫一輪。
任務
- 讓回答有引文可查：每筆結果都帶檔名與版本，核對引文變成查一個欄位，而不是展開一場調查。
- 回答需要兩步的提問：Search Candy 會用剛找到的段落再搜一次，去找下一個線索。像「最大客戶是誰、他的合約訂幾天前告知」這類問題就吃得開。
- 稽核 AI 上個月看到什麼：每個檔案的每個版本都留在圖譜裡，你可以指定過去的日期，取回代理當時會收到的段落。
- 取代切塊大小的調校：沒有重疊比例要設，也沒有切分器要試，因為段落就在自己的檔案裡切在句尾。這讓它成為一套接上就能用的 RAG 檢索 API，不必先跑一週參數實驗。
情境
- 第一次檢索原型：跟廠商通話一次就有帳號與可用的 Python 連線，不用走採購流程。
- 跨版本的合約核對：問三月時的告知期限與現在的期限，兩份答案分別來自同一檔案的不同版本。
- 把依據交給支援代理：你的代理負責寫回覆，Search Candy 提供不能改寫的原文。
主要功能
用文件圖譜取代切塊
Search Candy 把每個上傳檔案整理成獨立群組，短檔案整份保留。長文件切成段落，切點落在句尾，每段仍綁在自己的檔案上。引文之所以成立，就是靠這個結構：結果知道自己出自哪份文件，因為那條連結從頭到尾沒斷。
兩段式檢索
當一個線索指向另一個線索，引擎會拿剛找到的段落再搜一次。在 HotpotQA 這套 7,405 題的公開兩步問答集上，Search Candy 稱所需段落有 98.4% 落在前 20 筆結果，同一批文件用一般搜尋則是 94.8%。這些是廠商公布的數字，請拿自己的問題實測。
文件版本紀錄
文件版本紀錄是最多人一開始低估的部分。每個檔案的每次修訂都留在圖譜裡，你可以指定過去某一天，取回代理當天拿到的同一批段落，一字不差。對於要回答政策、價格或合約問題的團隊，這把「AI 三月看到什麼」從猜測變成一句查詢。
附來源的逐字段落
結果以原文回傳，不會被改寫，每一段都標明檔案與版本。Search Candy 另外用 not_covered 訊號標出沒有依據的問題。答錯比不答代價更高的場合，這個設計很實際。
檢索流程不經過 LLM
檢索引擎不呼叫語言模型，掃描文件不會多出詞元帳單。答案仍由代理自己的模型撰寫。對用量大的內部助理來說，這樣的切分讓檢索成本不會隨查詢量一起膨脹。
託管服務與自有嵌入模型
服務由 SearchCandy Labs 維運，你沒有東西要部署。你可以帶入既有的嵌入模型，不必改用他們的，連接工作交給 Python 函式庫。代價是託管、權限與雲端選擇目前都由廠商決定。
優缺點
優點
- 每筆結果都附檔名與版本，核對引文只要幾秒。
- 沒有切塊大小、重疊比例或切分器需要在拿到可用結果前調整。
- 版本紀錄能回答過去某一天的問題，多數向量資料庫做不到。
- 檢索引擎不呼叫 LLM，文件量不會直接變成詞元支出。
- 公開的基準測試頁面連限制條件與「只打成平手」的情況都寫出來。
缺點
- 目前只支援純文字與 Markdown，PDF 與掃描合約得在開通時轉檔。
- 還沒有 SOC 2 報告、細部權限控制與自架選項，受監管的買主現在用不了。
- 開通要從業務通話開始，價格不公開，週日晚上想自己評估一輪沒辦法。
- 在自家 BEIR 測試中與 LangChain 標準設定打成平手，真正的好處在可追溯性與兩步問答，不在前十筆召回率。
常見問題
它是 Search Candy 用你的檔案建出的結構。每份文件自成一個群組，版本堆在後面，段落放在群組內，而不是混進共用的切塊堆。重點是讓段落與來源之間的連結不會斷。
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