Vectorize是 AI 驱动数据领域的一家先驱初创公司，已获得由True Ventures领投的 360 万美元种子资金。此次融资标志着该公司推出其创新的检索增强生成(RAG) 平台的重要里程碑。Vectorize 旨在优化企业在 AI 应用程序中访问和使用其专有数据的方式，有望彻底改变 AI 驱动的数据检索并改变依赖大型语言模型(LLM) 的行业。
应对人工智能领域的关键挑战
随着 GPT-4、Bard 和 Claude 等生成式 AI 模型的不断发展，它们的应用正日益成为现代商业运营不可或缺的一部分。从客户服务到销售自动化，这些 AI 模型提高了生产力并实现了新功能。然而，这些模型的有效性通常受到无法访问最新、特定领域信息（不属于模型原始训练集的关键数据）的限制。如果无法实时访问相关数据，LLM 只能根据过时的知识提供通用响应。
这正是 Vectorize 发挥作用的地方。这家初创公司的 RAG 平台将 AI 模型连接到实时的非结构化数据源，例如内部知识库、协作工具、CRM 和文件系统。通过将这些数据用于 AI 驱动的任务，Vectorize 确保企业能够从其 AI 系统生成更准确、更符合上下文的响应。该公司旨在使这项先进技术的使用变得民主化，让开发人员和企业都能构建可用于生产且性能优化的 AI 应用程序。
Vectorize 的优势：快速、准确、可用于生产的 RAG 管道
Vectorize 平台解决了人工智能数据检索中最大的障碍之一：管理和矢量化非结构化数据的难度。虽然传统的人工智能工具专注于结构化数据，但 Vectorize 提供了一种独特的解决方案来利用非结构化数据的力量，而非结构化数据构成了大多数组织中可用信息的大部分。
Vectorize 平台的核心是其可用于生产的 RAG 管道，它允许企业将其非结构化数据转换为优化的向量搜索索引。此功能可以将相关数据无缝集成到大型语言模型中，为 AI 提供产生准确结果所需的上下文。与其他需要大量设置或手动干预的平台不同，Vectorize 提供了一个直观的三步流程：
- 导入：用户可以轻松上传文档或连接外部知识管理系统。连接后，Vectorize 会提取 LLM 可以使用的自然语言内容。
- 评估：Vectorize 并行评估多种分块和嵌入策略，量化每种策略的结果以找到最佳配置。企业可以使用 Vectorize 的建议，也可以选择自己的策略。
- 部署：选择最佳向量配置后，用户可以部署实时向量管道，该管道会自动更新以确保持续准确性。这种实时功能对于在业务数据不断发展的同时保持 AI 响应最新至关重要。
通过自动执行这些步骤，Vectorize 加速了为 AI 应用程序准备数据的过程，将开发时间从几周或几个月缩短到几个小时。
赋能各行各业的人工智能
Vectorize 的功能不仅限于构建 AI 管道。该平台的灵活性使其适用于广泛的行业和应用。从销售自动化和内容创建到 AI 驱动的客户支持，RAG 平台正在帮助公司充分发挥其 AI 投资的潜力。
例如，领先的 AI 硬件公司Groq实施了 Vectorize 的 RAG 平台，以在快速增长期间扩展其客户支持业务。据 Groq 客户支持高级总监 Eric McAllister 称，Vectorize 支持的实时数据处理功能在帮助公司管理大量客户查询方面发挥了重要作用，同时又不影响响应时间或准确性。
“该平台的实时处理功能使我们的 AI 代理能够从我们所做的每项更新和每次客户互动中即时学习，”McAllister 说道。“这意味着我们可以处理大量查询，并提供更准确、更及时的答案，同时大幅缩短响应时间。”
Vectorize 的独特功能和方法
Vectorize 在拥挤的 AI 领域脱颖而出的原因在于其自助服务模式和按使用量付费定价，这使得各种规模的企业都可以使用先进的 AI 技术。与许多需要企业承诺或漫长的入职流程的竞争对手不同，Vectorize 可以立即使用。开发人员和企业可以注册并开始构建 AI 管道，而无需销售咨询或等待期。
此外，Vectorize 还提供了从组织内任何地方导入数据的功能，使企业能够集成各种数据源，包括 CRM、文件系统、知识库和协作工具。导入后，Vectorize 会为用户提供智能数据准备选项，以便在最终确定管道之前测试和优化不同的方法。
这种灵活性延伸到部署后的数据管理方式。用户可以根据项目的独特需求选择更新搜索索引的频率，无论是偶尔更新还是实时同步。该平台甚至包括高级策略来防止潜在的过载，确保系统能够高效处理数据，而不会冒性能下降的风险。
生成式人工智能的民主化
Vectorize 的使命是让每个人都能进行生成式 AI 开发，无论是小型开发者还是大型企业。该平台慷慨的免费套餐支持小型项目和刚开始探索 AI 的人，而随用随付的模式确保客户只需按实际使用量付费，使其成为适合各种规模企业的经济高效的解决方案。
Koddi 总裁兼 Vectorize 天使投资人Nicholas Ward强调，该平台有潜力成为各行各业利用 AI 的公司的基石技术。“过去曾与 Vectorize 的创始人合作过，我亲眼目睹了他们应对复杂数据挑战的能力。RAG 平台将成为从广告技术到金融科技等利用 AI 的公司的基石技术。”
利用 RAG 管道转型 AI
Vectorize 平台的核心是其 RAG 管道架构，它简化了将非结构化数据转换为 AI 模型可实时使用的矢量搜索索引的过程。此过程对于确保 AI 应用程序能够访问最准确和最新的数据至关重要。RAG 管道通常涉及以下步骤：
- 提取：数据来自各种来源，无论是存储在 Google Drive 中的文档、客户服务请求还是其他非结构化信息。
- 分块和嵌入：提取的数据被分解成块，然后使用 OpenAI 的 text-embedding-ada-002 等强大模型进行嵌入。这些向量存储在向量数据库中，这构成了 RAG 管道的基础。
- 持久性和刷新性：一旦数据进入矢量数据库，就必须与原始源保持同步，以确保 AI 模型始终使用最新信息。Vectorize 的 RAG 平台可自动执行此过程，让用户可以实时或按计划更新其矢量索引。
这种架构使大型语言模型能够检索必要的上下文并提供更精确的响应，从而降低人工智能幻觉或错误答案的风险。
为下一代人工智能提供动力
除了与个别公司合作外，Vectorize 还与 AI 生态系统的主要参与者合作，其中包括搜索公司Elastic。此次合作通过 Vectorize RAG 平台扩大了 Elastic 向量搜索功能的使用范围，使开发人员能够构建下一代 AI 驱动的搜索体验。
Elastic 创始人兼首席技术官Shay Banon表示： “Elastic 致力于让开发人员更轻松地构建下一代搜索体验。与 Vectorize 合作使我们能够通过 Vectorize RAG 平台将我们的 Elasticsearch 矢量数据库和混合搜索功能带给更多用户。”
展望未来：AI 和 Vectorize 的光明未来
随着企业不断将 AI 融入其运营，对 Vectorize 等工具的需求只会增长。凭借其独特的尖端技术、灵活性和可负担性组合，Vectorize为企业构建 AI 驱动应用程序的方式树立了新标准。
Vectorize 的愿景很明确：帮助各种规模的企业充分利用其数据的潜力，并通过 AI 将其转化为可操作的情报。通过消除数据准备和管道管理的复杂性，该公司正在加速 AI 开发，让企业更容易取得成果。
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