Vectorize

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.