Vectorize

Vectorize：Agentic AI 数据平台

什么是 Vectorize？

Vectorize 是一个 agentic AI 数据平台，使 AI 代理能够访问结构化和非结构化数据，提供准确的检索并为智能应用程序提供支持。它允许用户将 AI 代理连接到必要的数据，无论其格式如何，确保他们在正确的时间获得正确的信息。

Vectorize 如何工作？

Vectorize 使代理能够结构化地访问他们需要的精确信息，从而最大限度地减少噪音和猜测。其主要功能包括：

• 代理优先检索： 结构化信息访问最大限度地减少了噪音和猜测。
• 多模式提取： 使用 Iris 视觉模型从 PDF、图表和转录中提取内容。
• 自定义元数据过滤器： 定义和提取结构化字段以进行精确过滤。
• 可配置管道： 用于 Google Drive、S3 等的生产就绪管道，无需自定义代码。
• 高级搜索 API： 内置重新排序、查询重写和元数据感知搜索。
• 内置评估工具： 基准测试嵌入模型和分块策略。

为什么 Vectorize 很重要？

Vectorize 对于构建需要准确和可靠的数据访问的智能应用程序至关重要。它解决了处理非结构化数据的挑战，提供了一个结构化层，使 AI 代理能够清晰地推理并自信地行动。

我在哪里可以使用 Vectorize？

Vectorize 可用于各种应用程序，包括：

• 会话式 AI： 提高聊天机器人响应的准确性和相关性。
• Agentic RAG： 增强检索增强生成，以获得更好的上下文和结果。
• 复杂文档处理： 从多列报告和混合格式文档中提取数据。
• 数据提取： 自动从表格、图表和图形中提取结构化数据。
• 非结构化数据的 BI： 从非结构化数据源中获得见解。
• SaaS AI 集成： 将 AI 集成到 SaaS 应用程序中。

实施 Vectorize 的最佳方法？

Vectorize 提供了一种灵活的实施方法。您可以使用他们的 API 和 SDK，或使用他们的无代码系统。首先连接您的数据源并定义管道。利用元数据过滤器和高级搜索 API 来微调 AI 代理的数据检索。

客户评价

• Eric McAllister： Vectorize 在扩展支持运营方面发挥了重要作用。
• Alexander H： 使 RAG 易于设置和维护，并具有令人印象深刻的结果。
• Bradley W.： 我们服务的核心部分是 RAG，Vectorize 提供了程序化和自我改进的基准。
• Tommy Xaypanya： Vectorize 使初创公司能够专注于产品开发，而不是重新发明向量化数据检索。
• John C： 构建 RAG 管道变得顺利。
• Thomas Havmand： 建议使用 Vectorize 作为简单、轻松的 RAG 解决方案。
• Jeffrey V： 赞扬了直观的无代码系统和乐于助人的团队。
• Jeremy D： 强调了优秀的开发团队和加快生产时间的产品。
• Michael Shapiro： 强烈推荐该产品用于定制 RAG 解决方案。
• Silas R： 指出了连接 RAG 来源的简易性和响应迅速的客户支持。