Vectorize

Nemáte nainstalovaný WebCatalog Desktop? Stáhněte si WebCatalog Desktop.

Vectorize převádí nestrukturovaná data (text, obrázky, tabulky) na strukturované vektorové indexy pro vyhledávání a RAG, včetně importu, experimentování s chunkováním a nasazení s automatickou aktualizací.

Vylepšete svůj zážitek pomocí desktopové aplikace pro Vectorize na WebCatalog Desktop pro Mac, Windows.

Spouštějte aplikace v rušivě prostých oknech s mnoha vylepšeními.
Snadno spravujte a přepínejte mezi více účty a aplikacemi bez nutnosti měnit prohlížeč.

Stáhnout WebCatalog Desktop

Vectorize is an AI tool designed to turn unstructured data into optimally structured vector search indexes. This technology is built for Retrieval Augmented Generation, meaning it operates on the principle of retrieving and utilising relevant information to improve AI task performance. Vectorize can be used in a variety of applications such as question answering systems, AI copilots, call center automation, content automation, and hyper-personalization. The tool involves a three-step process comprising import, experiment, and deploy. During the import phase, users can upload documents or link to external knowledge management systems from which Vectorize extract natural language for AI use. The experiment phase involves determining the most beneficial chunking and embedding strategies. Once a vector configuration is selected, it can be converted into a real-time vector pipeline through the deploy phase. This pipeline can automatically update when changes in data occur, thereby ensuring high accuracy. Vectorize includes built-in support for various AI platforms such as Hugging Face, Google Vertex, LangChain, AWS Bedrock, OpenAI, Microsoft Azure, Jina AI, Voyage AI, and Mistral AI. It also offers automatic creation and updates of vector indexes in a user's favorite vector database. Vectorize automates the process of turning data into AI-ready vectors, which can then be stored into a user's selected vector database.

Vectorize je platforma určená k zefektivnění integrace funkcí AI do aplikací využitím údajů o zákaznících. Nabízí řešení Rag-As-A-Service, které zjednodušuje proces vývoje zpracováním komplexních úkolů AI, což vývojářům umožňuje soustředit se na vytváření jejich aplikací. Platforma umožňuje uživatelům extrahovat text, obrázky a tabulky z různých formátů dokumentů, jako jsou PDF a dokumenty Word, a transformovat je na optimalizované indexy vyhledávání. Tato schopnost zvyšuje výkon a přesnost aplikací AI tím, že zajistí, že mají přístup k nezbytným údajům.

Jednou z klíčových funkcí Vectorize je jeho schopnost automaticky vytvářet a aktualizovat vektorové indexy ve vektorových databázích. Tento proces zahrnuje přeměnu nestrukturovaných dat na vektory připravené na A-A-připravené, které lze efektivně uložit a dotazovat. Vektorové databáze jsou zvláště užitečné pro aplikace vyžadující sémantické a podobnosti vyhledávání, protože dokážou efektivně zvládnout vysokorozměrná data. Integrací s vektorií mohou vývojáři vytvářet vysoce přesné ragské aplikace, aniž by potřebovali rozsáhlé odborné znalosti v oblasti datového inženýrství nebo strojového učení.

Přístup Vectorize podporuje vývoj aplikací AI, které jsou efektivní a škálovatelné. Umožňuje vývojářům hladce propojit data zákazníků s funkcemi AI, což usnadňuje vytváření aplikací, které splňují konkrétní obchodní potřeby. Platforma je navržena tak, aby byla uživatelsky přívětivá a poskytuje pokročilé schopnosti RAG bez obětování výkonu nebo kvality. Díky tomu je ideálním řešením pro organizace, které chtějí vylepšit jejich aplikace řízené AI s robustní integrací dat a vyhledávací schopnosti.

Tento popis byl vygenerován umělou inteligencí (AI). AI může udělat chyby. Důležitá fakta si ověřte.

Kategorie: Software DevelopmentLarge Language Model Operationalization (LLMOps) Software

Webová stránka: vectorize.io

Prohlášení: WebCatalog není nijak spojen, spolupracující, autorizován, schválen ani jinak oficiálně propojen s Vectorize. Všechny názvy produktů, loga a značky jsou majetkem jejich příslušných vlastníků.