Vectorize

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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。

Vectorize 是一款人工智能工具,旨在将非结构化数据转换为最佳结构化矢量搜索索引。该技术是为检索增强生成而构建的,这意味着它的运行原理是检索和利用相关信息来提高人工智能任务性能。 Vectorize 可用于各种应用,例如问答系统、AI 副驾驶、呼叫中心自动化、内容自动化和超个性化。 该工具涉及三个步骤,包括导入、实验和部署。在导入阶段,用户可以上传文档或链接到外部知识管理系统,Vectorize 可以从中提取自然语言供 AI 使用。 实验阶段涉及确定最有益的分块和嵌入策略。一旦选择了矢量配置,就可以通过部署阶段将其转换为实时矢量管道。 当数据发生变化时,该管道可以自动更新,从而保证高精度。 Vectorize 内置了对各种 AI 平台的支持,例如 Hugging Face、Google Vertex、LangChain、AWS Bedrock、OpenAI、Microsoft Azure、Jina AI、Voyage AI 和 Mistral AI。 它还可以在用户最喜欢的矢量数据库中自动创建和更新矢量索引。 Vectorize 可以自动将数据转换为 AI 就绪向量,然后将其存储到用户选择的向量数据库中。

网站: vectorize.io

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