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Vectorize

Vectorize是一个专注于将非结构化数据转化为优化的向量搜索索引的平台,专为检索增强生成(RAG)而设计。它通过连接内容管理系统、文件系统、CRM、协作工具等多种数据源,帮助用户创建提高生产力的辅助系统和创新的客户体验。Vectorize的主要优点包括易于使用、快速部署和高精度的搜索结果,适合需要处理大量数据并希望快速实现AI应用的企业。

#AI
#自然语言处理
#RAG
#向量数据库
#数据导入
定价: 付费
Vectorize

产品详情

快速、准确的生产级RAG管道

主要功能

1
- 支持从各种数据源导入数据:Vectorize提供即插即用的连接器,可以连接到流行的知识库、协作平台、CRM等,一键将知识转化为生成性AI。
2
- 自动创建和更新向量索引:Vectorize将数据转化为AI就绪的向量,并可以持久化到用户选择的向量数据库中。
3
- 构建RAG管道:Vectorize帮助用户通过简单的三步流程(导入、评估、部署)来构建和优化RAG管道。
4
- 提供多种chunking和embedding策略:Vectorize并行分析多种策略,量化每种策略的结果,并提供推荐或让用户自行选择。
5
- 实时更新的向量管道:一旦数据发生变化,Vectorize能够自动更新向量配置,确保搜索结果的准确性。
6
- 支持多种向量数据库:用户可以选择自己喜欢的向量数据库来存储AI就绪的向量。
7
- 提供丰富的文档和社区支持:Vectorize提供详细的文档和社区支持,帮助用户快速上手和解决问题。

使用教程

1
1. 访问Vectorize官网并注册账户。
2
2. 选择数据源并导入数据:连接到企业的内容管理系统、文件系统等,导入需要处理的数据。
3
3. 评估不同的chunking和embedding策略:Vectorize会并行分析多种策略,并提供推荐。
4
4. 选择最优策略并部署RAG管道:根据评估结果,选择最适合的策略并部署RAG管道。
5
5. 配置向量数据库:选择并配置向量数据库,以便存储和检索AI就绪的向量。
6
6. 监控和优化管道性能:根据实际使用情况,监控管道性能并进行必要的优化。
7
7. 利用向量管道实现业务目标:通过Vectorize构建的RAG管道,实现自动化客户服务、内容生成等业务目标。

使用示例

- 客户服务自动化:使用Vectorize构建的RAG系统可以自动回答客户咨询,提高客户服务效率。

- 内容自动化:通过Vectorize,企业可以自动生成个性化内容,提升用户体验和参与度。

- 知识管理:Vectorize可以帮助企业从内部文档和数据中提取知识,构建知识库,提高信息检索效率。

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