Vectorize

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网站:vectorize.io

Vectorize 是一款 AI 工具,可以将非结构化数据转换为优化的向量搜索索引,支持多种 AI 应用的开发与数据处理。

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Vectorize是一种AI工具,旨在将非结构化数据转换为最佳结构化矢量搜索索引。该技术旨在检索增强生成,这意味着它根据检索和利用相关信息来改善AI任务绩效的原则运行。 矢量化可以用于各种应用中,例如问答系统,AI副词,呼叫中心自动化,内容自动化和超个性化。 该工具涉及一个三步过程,包括导入,实验和部署。在进口阶段,用户可以上传文档或链接到外部知识管理系统,从中将自然语言从中矢量化供AI使用。 实验阶段涉及确定最有益的块和嵌入策略。选择向量配置后,可以通过部署阶段将其转换为实时矢量管道。 当数据发生更改时,该管道可以自动更新,从而确保高精度。矢量化包括对各种AI平台的内置支持,例如拥抱面,Google Vertex,Langchain,AWS Bedrock,Openai,Microsoft Azure,Jina AI,Voyage AI和Misstral AI。 它还在用户喜欢的矢量数据库中提供了自动创建和向量索引的更新。矢量化自动化将数据转换为AI-Ready向量的过程,然后可以将其存储到用户选择的向量数据库中。

Vectorize是一个平台,旨在通过利用客户数据将AI功能集成到应用程序中。它提供了一个RAG-AS-A-Service解决方案,该解决方案通过处理复杂的AI任务来简化开发过程,从而使开发人员专注于构建其应用程序。该平台使用户可以从各种文档格式(例如PDF和Word文档)中提取文本,图像和表格,并将其转换为优化的搜索索引。此能力通过确保可以访问必要的数据来提高AI应用程序的性能和准确性。

Vectorize的关键功能之一是它可以在向量数据库中自动创建和更新向量索引的能力。该过程涉及将非结构化数据转换为AI-Ready向量,可以有效地存储和查询。向量数据库对于需要语义和相似性搜索的应用程序特别有用,因为它们可以有效地处理高维数据。通过与Vectorize集成,开发人员可以构建高度准确的RAG应用程序,而无需在数据工程或机器学习方面具有广泛的专业知识。

Vectorize的方法支持既高效又可扩展的AI应用程序的开发。它允许开发人员将客户数据与AI功能无缝连接,从而更轻松地构建满足特定业务需求的应用程序。该平台旨在用户友好,提供高级的抹布功能,而无需牺牲性能或质量。对于希望通过强大的数据集成和搜索功能增强其AI驱动应用程序的组织,这是一个理想的解决方案。

此描述由 AI(人工智能)生成。AI 可能会犯错。请检查重要信息。

网站: vectorize.io

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