Vectorize

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網站: vectorize.io

Vectorize是一款AI工具,將非結構化數據轉換為結構化的向量搜索索引,支持多種應用場景並自動更新數據庫索引。

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Vectorize是一種AI工具,旨在將非結構化數據轉換為最佳結構化矢量搜索索引。該技術旨在檢索增強生成,這意味著它根據檢索和利用相關信息來改善AI任務績效的原則運行。 矢量化可以用於各種應用中,例如問答系統,AI副詞,呼叫中心自動化,內容自動化和超個性化。 該工具涉及一個三步過程,包括導入,實驗和部署。在進口階段,用戶可以上傳文檔或鏈接到外部知識管理系統,從中將自然語言從中矢量化供AI使用。 實驗階段涉及確定最有益的塊和嵌入策略。選擇向量配置後,可以通過部署階段將其轉換為實時矢量管道。 當數據發生更改時,該管道可以自動更新,從而確保高精度。矢量化包括對各種AI平台的內置支持,例如擁抱面,Google Vertex,Langchain,AWS Bedrock,Openai,Microsoft Azure,Jina AI,Voyage AI和Misstral AI。 它還在用戶喜歡的矢量數據庫中提供了自動創建和向量索引的更新。矢量化自動化將數據轉換為AI-Ready向量的過程,然後可以將其存儲到用戶選擇的向量數據庫中。

Vectorize是一個平台,旨在通過利用客戶數據將AI功能集成到應用程序中。它提供了一個RAG-AS-A-Service解決方案,該解決方案通過處理複雜的AI任務來簡化開發過程,從而使開發人員專注於構建其應用程序。該平台使用戶可以從各種文檔格式(例如PDF和Word文檔)中提取文本,圖像和表格,並將其轉換為優化的搜索索引。此能力通過確保可以訪問必要的數據來提高AI應用程序的性能和準確性。

Vectorize的關鍵功能之一是它可以在向量數據庫中自動創建和更新向量索引的能力。該過程涉及將非結構化數據轉換為AI-Ready向量,可以有效地存儲和查詢。向量數據庫對於需要語義和相似性搜索的應用程序特別有用,因為它們可以有效地處理高維數據。通過與Vectorize集成,開發人員可以構建高度準確的RAG應用程序,而無需在數據工程或機器學習方面具有廣泛的專業知識。

Vectorize的方法支持既高效又可擴展的AI應用程序的開發。它允許開發人員將客戶數據與AI功能無縫連接,從而更輕鬆地構建滿足特定業務需求的應用程序。該平台旨在用戶友好,提供高級的抹布功能,而無需犧牲性能或質量。對於希望通過強大的數據集成和搜索功能增強其AI驅動應用程序的組織,這是一個理想的解決方案。

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