Vectorize تجمع 3.6 مليون دولار لثورة استرجاع البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي مع منصة RAG الرائدة

Vectorize، وهي شركة رائدة في مجال البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، حصلت على تمويل بقيمة 3.6 مليون دولار في جولة التمويل الأولية بقيادة True Ventures. هذا التمويل يمثل خطوة مهمة للشركة، حيث تطلق منصة الاسترجاع المعزز بالتوليد (RAG) المبتكرة. مصممة لتحسين كيفية وصول الشركات إلى بياناتها الخاصة واستخدامها في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، Vectorize على وشك ثورة استرجاع البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي وتحويل الصناعات التي تعتمد على النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs).

معالجة تحدي حاسم في الذكاء الاصطناعي

مع استمرار تقدم نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل GPT-4 و Bard و Claude، تصبح تطبيقاتها أكثر اندماجًا في عمليات الأعمال الحديثة. من خدمة العملاء إلى تautomatisation المبيعات، تعزز هذه النماذج من الإنتاجية وتمكن من قدرات جديدة. ومع ذلك، غالبًا ما يتم تحديد فعالية هذه النماذج من خلال عدم khảية الوصول إلى المعلومات الحالية والمحددة بالمجال—البيانات الحيوية التي لا يتم تضمينها في مجموعة تدريب النموذج الأصلية. بدون وصول في الوقت الفعلي إلى البيانات ذات الصلة، يمكن لنماذج LLMs فقط تقديم استجابات عامة تستند إلى معرفة قديمة.

هنا يأتي دور Vectorize. تصل منصة RAG الخاصة بالشركة بين نماذج الذكاء الاصطناعي ومصادر البيانات غير المهيكلة الحية مثل قواعد المعرفة الداخلية وأدوات التعاون وأنظمة إدارة علاقات العملاء وأنظمة الملفات. من خلال جعل هذه البيانات متاحة للمهام المدعومة بالذكاء الاصطناعي، يضمن Vectorize أن الشركات يمكنها توليد استجابات أكثر دقة وذات صلة سياقية من أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. تهدف الشركة إلى تمكين الوصول إلى هذه التكنولوجيا المتقدمة، مما يسمح للمطورين والشركات على حد سواء ببناء تطبيقات ذكاء اصطناعي جاهزة للإنتاج ومحسنة للأداء.

ما يميز Vectorize: خطوط أنابيب RAG سريعة ودقيقة وجاهزة للإنتاج

تعالج منصة Vectorize أحد أكبر عقبات استرجاع البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي: صعوبة إدارة وتمثيل البيانات غير المهيكلة. في حين تركز الأدوات التقليدية على الذكاء الاصطناعي على البيانات المهيكلة، تقدم Vectorize حلاً فريدًا لاستخدام قوة البيانات غير المهيكلة، التي تشكل الجزء الأكبر من المعلومات المتاحة في معظم المنظمات.

في قلب منصة Vectorize تقع خطوط أنابيب RAG الجاهزة للإنتاج، التي تمكن الشركات من تحويل بياناتها غير المهيكلة إلى فهارس بحث متجهة محسنة. تمكن هذه القدرة من دمج البيانات ذات الصلة بشكل متسلسل في النماذج اللغوية الكبيرة، مما يمنح الذكاء الاصطناعي السياق الذي يحتاجه لإنتاج نتائج دقيقة. على عكس المنصات الأخرى التي تتطلب إعدادًا مكثفًا أو تدخلًا يدويًا، توفر Vectorize عملية سهلة في ثلاث خطوات:

1. استيراد: يمكن للمستخدمين بسهولة تحميل المستندات أو الاتصال بأنظمة إدارة المعرفة الخارجية. بمجرد الاتصال، يستخرج Vectorize المحتوى اللغوي الطبيعي الذي يمكن استخدامه بواسطة LLM.
2. تقييم: يقوم Vectorize بتقييم استراتيجيات القطع والترميز المتعددة بالتوازي، وكمية النتائج لكل منها للعثور على التكوين الأمثل. يمكن للشركات استخدام توصية Vectorize أو اختيار استراتيجيتهم الخاصة.
3. نشر: بعد اختيار التكوين المتجه الأمثل، يمكن للمستخدمين نشر خط أنابيب متجهة في الوقت الفعلي يُحدث تلقائيًا لضمان الدقة المستمرة. هذه القدرة في الوقت الفعلي حاسمة للاحتفاظ بالاستجابات الحاسوبية الحالية مع تطور بيانات الأعمال.

من خلال توفير هذه الخطوات، تسرع Vectorize عملية تحضير البيانات لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، وتقلل من وقت التطوير من أسابيع أو أشهر إلى ساعات فقط.

تمكين الذكاء الاصطناعي عبر الصناعات

تتجاوز قدرات Vectorize بناء خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي فقط. تمكن مرونة المنصة من استخدامها في مجموعة واسعة من الصناعات والتطبيقات. من تautomatisation المبيعات وإنشاء المحتوى إلى دعم العملاء المدعوم بالذكاء الاصطناعي، تساعد منصة RAG الشركات على إطلاق كامل إمكانات استثماراتها في الذكاء الاصطناعي.

على سبيل المثال، قامت Groq، وهي شركة رائدة في الأجهزة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، بتنفيذ منصة RAG الخاصة بـVectorize لتوسيع عمليات دعم العملاء خلال فترة من النمو السريع. وفقًا لـEric McAllister، المدير التنفيذي لخدمة العملاء في Groq، كان المعالجة في الوقت الفعلي للمعلومات التي تمكّنها Vectorize حاسمة في مساعدة الشركة على التعامل مع حجم كبير من استفسارات العملاء دون التضحية بأوقات الاستجابة أو الدقة.

“تمكن المعالجة في الوقت الفعلي من جعل وكيل الذكاء الاصطناعي يتعلم على الفور من كل تحديث نقوم به ومن كل互одействة مع العملاء،” قال McAllister. “هذا يعني أننا يمكننا التعامل مع حجم كبير من الاستفسارات مع استجابات أكثر دقة وتوقيتًا، مع تقليل أوقات الاستجابة بشكل كبير.”

ميزات Vectorize الفريدة ومنهجها

ما يميز Vectorize في مجال الذكاء الاصطناعي المزدحم هو نموذج الخدمة الذاتية و الأسعار حسب الاستخدام، مما يجعل التكنولوجيا المتقدمة للذكاء الاصطناعي متاحة للشركات من جميع الأحجام. على عكس العديد من المنافسين الذين يتطلبون التزامات مؤسسية أو عمليات إعداد طويلة، Vectorize جاهزة للاستخدام على الفور. يمكن للمطورين والشركات التسجيل والبدء في بناء خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى استشارة مبيعات أو فترة انتظار.

علاوة على ذلك، توفر Vectorize القدرة على استيراد البيانات من أي مكان داخل المنظمة، مما يسمح للشركات بدمج مصادر بيانات متنوعة، بما في ذلك أنظمة إدارة علاقات العملاء وأنظمة الملفات وقواعد المعرفة وأدوات التعاون. بمجرد استيرادها، توفر Vectorize للمستخدمين خيارات تحضير بيانات ذكية لاختبار وتحسين مختلف المناهج قبل إنهاء خطوط أنابيبهم.

تمتد هذه المرونة إلى كيفية إدارة البيانات بعد النشر. يمكن للمستخدمين اختيار مدى تواتر تحديث فهارس البحث الخاصة بهم بناءً على احتياجات مشاريعهم الفريدة، سواء كانت تحديثات متكررة أو متزامنة في الوقت الفعلي. تتضمن المنصة حتى استراتيجيات متقدمة لمنع التحميل الزائد المحتمل، مما يضمن أن النظام يمكنه التعامل مع البيانات بكفاءة دون المخاطرة bằng تدهور الأداء.

دمقرطة الذكاء الاصطناعي التوليدي

تتمثل مهمة Vectorize في جعل تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي متاحًا للجميع، من المطورين الصغار إلى الشركات الكبيرة. تدعم طبقة Vectorize المجانية المشاريع الصغيرة وأولئك الذين يبدأون فقط في استكشاف الذكاء الاصطناعي، في حين يضمن نموذج الدفع حسب الاستخدام أن يدفع العملاء فقط مقابل ما يستخدمونه، مما يجعله حلًا فعالًا من حيث التكلفة للشركات من جميع الأحجام.

شدد نيكولاس وارد، الرئيس في Koddi ومتحمس لمشروع Vectorize، على إمكانية المنصة أن تصبح تكنولوجيا ركنية للشركات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي عبر مجموعة من الصناعات. “لقد عملت مع مؤسسي Vectorize في الماضي، وشاهدت على مدار الوقت قدرتهم على معالجة تحديات البيانات المعقدة. منصة RAG على وشك أن تصبح تكنولوجيا ركنية للشركات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، من Adtech إلى Fintech وما بعدها.”

تحويل الذكاء الاصطناعي بخطوط أنابيب RAG

في قلب منصة Vectorize تقع هندسة خطوط أنابيب RAG، التي تبسط عملية تحويل البيانات غير المهيكلة إلى فهرس بحث متجهة يمكن استخدامه في الوقت الفعلي بواسطة نماذج الذكاء الاصطناعي. هذه العملية حيوية لضمان أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي لديها وصول إلى البيانات الأكثر دقة وعصرية. عادةً ما تتضمن خط أنابيب RAG الخطوات التالية:

• الاستهلاك: يتم استهلاك البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر، سواء كانت مستندات مخزنة في Google Drive أو طلبات خدمة العملاء أو معلومات غير مهيكلة أخرى.
• القسم والترميز: يتم كسر البيانات المستخرجة إلى قطع ثم ترميزها باستخدام نماذج قوية مثل OpenAI’s text-embedding-ada-002. يتم تخزين هذه المتجهات في قاعدة بيانات متجهة، التي تشكل أساس خط أنابيب RAG.
• الاستمرارية والتجديد: بمجرد وجود البيانات في قاعدة البيانات المتجهة، يجب الحفاظ عليها بموافقة المصدر الأصلي لضمان أن نماذج الذكاء الاصطناعي تعمل دائمًا مع أحدث المعلومات. تُ自动 هذه العملية بواسطة منصة RAG الخاصة بـVectorize، مما يسمح للمستخدمين بتحديث فهارسهم المتجهة في الوقت الفعلي أو حسب الجدول.

تمكن هذه الهندسة من نماذج اللغة الكبيرة من استرجاع السياق اللازم وتقديم استجابات أكثر دقة، مما يقلل من مخاطر هلوسة الذكاء الاصطناعي أو الإجابات الخاطئة.

تشغيل الجيل التالي من الذكاء الاصطناعي

عبر الشركات الفردية، تعمل Vectorize مع لاعبين رئيسيين في نظام البيئة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك Elastic، شركة البحث. يوسع التعاون استخدام قدرات البحث المتجهة الخاصة بـElastic من خلال منصة RAG الخاصة بـVectorize، مما يسمح للمطورين ببناء تجارب بحث مدعومة بالذكاء الاصطناعي من الجيل التالي.

“تعتزم Elastic جعل الأمر أسهل للمطورين لبناء تجارب بحث من الجيل التالي،” قال شاي بانون، المؤسس والمدير التقني في Elastic. “العمل مع Vectorize يسمح لنا بإحضار قاعدة بيانات Elasticsearch المتجهة وقدرات البحث الهجين إلى المزيد من المستخدمين من خلال منصة RAG الخاصة بـVectorize.”

النظر إلى الأمام: مستقبل مشرق للذكاء الاصطناعي وVectorize

مع استمرار الشركات في دمج الذكاء الاصطناعي في عملياتها، سيزداد الطلب على أدوات مثل Vectorize. مع مزيجها الفريد من التكنولوجيا المتقدمة والمرونة والقيمة، Vectorize تحدد معيارًا جديدًا لطريقة بناء الشركات لتطبيقاتها المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

رؤية Vectorize واضحة: تمكين الشركات من جميع الأحجام لاستخدام إمكانات بياناتها الكاملة وtransformتها إلى استخبارات قابلة للتنفيذ من خلال الذكاء الاصطناعي. من خلال إزالة تعقيدات تحضير البيانات وإدارة الخطوط الأنابيب، تسرع الشركة من تطوير الذكاء الاصطناعي وتجعل من السهل على الشركات تحقيق النتائج.