Vectorize

Vectorize：Agentic AIデータプラットフォーム

Vectorizeとは？

Vectorizeは、AIエージェントが構造化データと非構造化データにアクセスできるようにするagentic AIデータプラットフォームであり、正確な検索を提供し、インテリジェントなアプリケーションを強化します。これにより、ユーザーはAIエージェントを必要なデータに、その形式に関係なく接続し、適切なタイミングで適切な情報が得られるようにすることができます。

Vectorizeの仕組みは？

Vectorizeは、エージェントが必要とする正確な情報への構造化されたアクセスを提供し、ノイズと推測を最小限に抑えます。主な機能は次のとおりです。

• エージェントファーストの検索： 情報への構造化されたアクセスにより、ノイズと推測が最小限に抑えられます。
• マルチモーダル抽出： Irisビジョンモデルを使用して、PDF、図、およびトランスクリプションからコンテンツを抽出します。
• カスタムメタデータフィルター： 正確なフィルタリングのために構造化フィールドを定義および抽出します。
• 構成可能なパイプライン： カスタムコードなしで、Googleドライブ、S3などの本番環境に対応したパイプライン。
• 高度な検索API： 組み込みのランキング再評価、クエリ書き換え、およびメタデータ対応検索。
• 組み込み評価ツール： ベンチマークエンベディングモデルとチャンク戦略。

Vectorizeが重要なのはなぜですか？

Vectorizeは、正確で信頼性の高いデータアクセスを必要とするインテリジェントなアプリケーションを構築するために不可欠です。非構造化データの処理の課題に対処し、AIエージェントが明確に推論し、自信を持って行動できるようにする構造化されたレイヤーを提供します。

Vectorizeはどこで使用できますか？

Vectorizeは、次のようなさまざまなアプリケーションで使用できます。

• 会話型AI： チャットボットの応答の正確性と関連性を向上させます。
• Agentic RAG： より良いコンテキストと結果のために、検索拡張生成を強化します。
• 複雑なドキュメント処理： 複数列のレポートと混合形式のドキュメントからデータを抽出します。
• データ抽出： テーブル、グラフ、および図から構造化データの抽出を自動化します。
• 非構造化データ向けのBI： 非構造化データソースから洞察を得ます。
• SaaS AI統合： AIをSaaSアプリケーションに統合します。

Vectorizeを実装する最適な方法は？

Vectorizeは、実装への柔軟なアプローチを提供します。APIとSDKを使用するか、コードなしのシステムを使用できます。まず、データソースを接続し、パイプラインを定義します。メタデータフィルターと高度な検索APIを利用して、AIエージェントのデータ検索を微調整します。

お客様の声

• Eric McAllister： Vectorizeは、サポート業務の拡大に役立ってきました。
• Alexander H： RAGのセットアップとメンテナンスが簡単になり、印象的な結果が得られます。
• Bradley W.： 当社のサービスの中核部分はRAGであり、Vectorizeはプログラムによる自己改善型のベンチマークを提供します。
• Tommy Xaypanya： Vectorizeを使用すると、スタートアップはベクトルのデータ検索を再発明するのではなく、製品開発に集中できます。
• John C： RAGパイプラインの構築がスムーズになりました。
• Thomas Havmand： シンプルで手間のかからないRAGソリューションとしてVectorizeをお勧めします。
• Jeffrey V： 直感的なノーコードシステムと役立つチームを称賛します。
• Jeremy D： 優れた開発チームと製品が生産時間を短縮していることを強調します。
• Michael Shapiro： カスタムRAGソリューションとして製品を強くお勧めします。
• Silas R： RAGソースの接続の容易さと、応答性の高いカスタマーサポートを指摘します。