Comment Atlassian utilise turbopuffer
Atlassian utilise turbopuffer, déployé dans ses propres environnements AWS et GCP, comme moteur de recherche sémantique de Rovo. Il indexe les tickets Jira, les pages Confluence, les documents Google Drive et leurs métadonnées, avec un namespace par client, pour alimenter la recherche côté utilisateur et la récupération de contexte pour les agents IA.
Voir la preuve capturéeL’usage : comment Atlassian déploie turbopuffer
Atlassian uses turbopuffer, deployed in its own AWS and GCP environments, as the semantic search engine behind Rovo. It indexes Jira tickets, Confluence pages, Google Drive documents and metadata with one namespace per customer, powering user-facing search and context retrieval for AI agents.
Autres résultats publiés
Chiffres publiés dans l’étude de cas de turbopuffer. usedby ne les mesure pas de façon indépendante.
60ms p90 latency
96% average recall@10
Le témoignage du client
turbopuffer nous donne les fondations pour construire une IA rentable. Nous croyons en son architecture et nous croyons en l'équipe.Traduction automatique de l’anglaisVoir l’original
turbopuffer gives us the foundation to build profitable AI. We believe in the architecture and we believe in the team.Les autres outils IA utilisés par Atlassian
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Cette synthèse repose sur l’étude de cas publiée par turbopuffer. Nous vérifions la preuve publique ; les résultats sont ceux rapportés par l’éditeur.
turbopuffer.com- Dernière vérification
- 12 nov. 2026
Ouvrir la capture Ce que dit le témoignage, et ce que nous avons vérifié
Ce que nous avons comparé à la page.
- Le chiffre : 19%Vérifié
Le chiffre est sur la page ; son libellé est formulé par nous.
- L’extrait cité plus hautVérifié
Copié mot pour mot depuis la page, près du nom de Atlassian.
- Atlassian utilise turbopufferVérifié
Ligne de niveau Confirmé.
- Le résultat lui-mêmeNon vérifié
Nous le citons ; nous ne l’avons pas mesuré.
Since moving turbopuffer into production, the combined effort has brought Atlassian's p90 semantic search latency from 125ms → 60ms while increasing average recall from 90% → 96%+.