Vectorize

Vectorize er et AI-værktøj designet til at omdanne ustrukturerede data til optimalt strukturerede vektorsøgeindekser. Denne teknologi er bygget til Retrieval Augmented Generation, hvilket betyder, at den fungerer efter princippet om at hente og bruge relevant information til at forbedre AI-opgaveydelsen. Vectorize kan bruges i en række forskellige applikationer såsom systemer til besvarelse af spørgsmål, AI-copiloter, callcenterautomatisering, indholdsautomatisering og hyperpersonalisering. Værktøjet involverer en tre-trins proces, der omfatter import, eksperiment og implementering. Under importfasen kan brugere uploade dokumenter eller linke til eksterne vidensstyringssystemer, hvorfra Vectorize udvinder naturligt sprog til AI-brug. Eksperimentfasen involverer at bestemme de mest fordelagtige chunking- og indlejringsstrategier. Når først en vektorkonfiguration er valgt, kan den konverteres til en vektorpipeline i realtid gennem implementeringsfasen. Denne pipeline kan automatisk opdatere, når der sker ændringer i data, og derved sikres høj nøjagtighed. Vectorize inkluderer indbygget understøttelse af forskellige AI-platforme såsom Hugging Face, Google Vertex, LangChain, AWS Bedrock, OpenAI, Microsoft Azure, Jina AI, Voyage AI og Mistral AI. Det tilbyder også automatisk oprettelse og opdateringer af vektorindekser i en brugers foretrukne vektordatabase. Vectorize automatiserer processen med at omdanne data til AI-klare vektorer, som derefter kan gemmes i en brugers valgte vektordatabase.