Vectorize er et AI-verktøy utviklet for å gjøre ustrukturerte data om til optimalt strukturerte vektorsøkeindekser. Denne teknologien er bygget for Retrieval Augmented Generation, noe som betyr at den opererer etter prinsippet om å hente og bruke relevant informasjon for å forbedre AI-oppgaveytelsen. Vectorize kan brukes i en rekke applikasjoner som spørsmålssvarssystemer, AI-copiloter, call center-automatisering, innholdsautomatisering og hyperpersonalisering. Verktøyet involverer en tre-trinns prosess som omfatter import, eksperiment og distribusjon. Under importfasen kan brukere laste opp dokumenter eller lenke til eksterne kunnskapsstyringssystemer som Vectorize trekker ut naturlig språk for AI-bruk fra. Eksperimentfasen innebærer å bestemme de mest fordelaktige chunking- og innebyggingsstrategiene. Når en vektorkonfigurasjon er valgt, kan den konverteres til en sanntids vektorpipeline gjennom distribusjonsfasen. Denne rørledningen kan automatisk oppdateres når endringer i data skjer, og dermed sikre høy nøyaktighet. Vectorize inkluderer innebygd støtte for ulike AI-plattformer som Hugging Face, Google Vertex, LangChain, AWS Bedrock, OpenAI, Microsoft Azure, Jina AI, Voyage AI og Mistral AI. Den tilbyr også automatisk opprettelse og oppdateringer av vektorindekser i en brukers favorittvektordatabase. Vectorize automatiserer prosessen med å gjøre data om til AI-klare vektorer, som deretter kan lagres i en brukers valgte vektordatabase.

Vectorize er en plattform designet for å effektivisere integrasjonen av AI -funksjoner i applikasjoner ved å utnytte kundedata. Det tilbyr en RAG-som-en-tjeneste-løsning, som forenkler utviklingsprosessen ved å håndtere komplekse AI-oppgaver, slik at utviklere kan fokusere på å bygge applikasjonene sine. Plattformen gjør det mulig for brukere å trekke ut tekst, bilder og tabeller fra forskjellige dokumentformater, for eksempel PDF -er og orddokumenter, og transformere dem til optimaliserte søkeindekser. Denne muligheten forbedrer ytelsen og nøyaktigheten til AI -applikasjoner ved å sikre at de har tilgang til nødvendige data.

En av Vectorizes nøkkelfunksjoner er dens evne til automatisk å opprette og oppdatere vektorindekser i vektordatabaser. Denne prosessen innebærer å konvertere ustrukturerte data til AI-klare vektorer, som kan lagres og spørres effektivt. Vektordatabaser er spesielt nyttige for applikasjoner som krever semantiske og likhetssøk, da de kan håndtere høydimensjonale data effektivt. Ved å integrere med Vectorize, kan utviklere bygge svært nøyaktige RAG -applikasjoner uten å trenge omfattende kompetanse innen datateknikk eller maskinlæring.

Vectorizes tilnærming støtter utviklingen av AI -applikasjoner som er både effektive og skalerbare. Det lar utviklere koble kundedata med AI -funksjoner sømløst, noe som gjør det lettere å bygge applikasjoner som oppfyller spesifikke forretningsbehov. Plattformen er designet for å være brukervennlig, og gir avanserte RAG-evner uten å ofre ytelse eller kvalitet. Dette gjør det til en ideell løsning for organisasjoner som ønsker å forbedre sine AI-drevne applikasjoner med robust dataintegrasjon og søkefunksjoner.

Denne beskrivelsen ble generert av AI (kunstig intelligens). AI kan gjøre feil. Sjekk viktig informasjon.

Nettside: vectorize.io

Juridisk merknad: WebCatalog er ikke tilknyttet, autorisert, godkjent av eller på noen måte offisielt tilknyttet Vectorize. Alle produktnavn, logoer og varemerker tilhører sine respektive eiere.

Vectorize

Du liker kanskje også