Vectorize kerää 3,6 miljoonaa dollaria vallankumouksellisen RAG-alustan kehittämiseen

Vectorize, uraauurtava startup AI-vetoinen data-tilassa, on kerännyt 3,6 miljoonaa dollaria siemensijoittajilta True Ventures. Tämä rahoitus on merkittävä merkkipaalu yritykselle, kun se lanseeraa innovatiivisen Retrieval Augmented Generation (RAG) -alustan. Suunniteltu optimoimaan, miten yritykset pääsevät käsiksi ja käyttävät omia tietojaan AI-sovelluksissa, Vectorize on valmis vallankumoukselliseen AI-vetiseen data-haun ja muuttamaan teollisuutta, joka riippuu suurista kielimalleista (LLM).

Ratkaisu kriittiseen haasteeseen AI:ssa

Kun generatiiviset AI-mallit, kuten GPT-4, Bard ja Claude, jatkavat kehittymistään, niiden sovellukset ovat tulevat yhä enemmän olennaiseksi modernille liiketoiminnalle. Asiakaspalvelusta myyntiautomaatioon, nämä AI-mallit parantavat tuottavuutta ja mahdollistavat uudet ominaisuudet. Kuitenkin näiden mallien tehokkuus on usein rajoitettu kyvyttömyydellä päästä ajantasaisiin, alan mukaisiin tietoihin – olennaisiin tietoihin, jotka eivät ole osa mallin alkuperäistä koulutusjoukkoa. Ilman reaaliaikaisia tietoja LLM:t voivat vain tarjota yleisiä vastauksia perustuen vanhentuneeseen tietämykseen.

Tässä kohtaa Vectorize astuu kuvaan. Yrityksen RAG-alusta yhdistää AI-mallit eläviin, rakenteettomiin tietolähteisiin, kuten sisäisiin tietokantoihin, yhteistyötyökaluihin, CRM:ään ja tiedostojärjestelmiin. Tekemällä nämä tiedot saatavilla AI-vetisille tehtäville, Vectorize varmistaa, että yritykset voivat tuottaa tarkemmin, kontekstuaalisesti relevantteja vastauksia AI-järjestelmistään. Yrityksen tavoitteena on demokratisoida pääsy tähän edistyneeseen teknologiaan, sallien kehittäjien ja yritysten luoda AI-sovelluksia, jotka ovat valmiit tuotantoon ja optimoituja suorituskyvylle.

Mikä erottaa Vectorizen: nopea, tarkka, valmiiksi tuotantoon RAG-pipeline

Vectorizen alusta ratkaisee yhden suurimmista esteistä AI-vetoisessa data-haussa: vaikeus hallita ja vektoreiden muuttaminen rakenteettomasta datasta. Kun perinteiset AI-työkalut keskittyvät rakenteelliseen dataan, Vectorize tarjoaa ainutlaatuisen ratkaisun rakenteettoman datan hyödyntämiseksi, joka muodostaa suurimman osan tietoa useimmissa organisaatioissa.

Vectorizen alustan ytimessä on sen valmiiksi tuotantoon RAG-pipeline, joka sallii yritysten muuttaa rakenteettoman datan optimaalisiin vektorihaun indekseihin. Tämä mahdollistaa relevanttien tietojen nahtleen liittämisen suurten kielimallien kanssa, antaen AI:lle kontekstin, jota se tarvitsee tuottamaan tarkat tulokset. Toisin kuin muut alustat, jotka vaativat laajan asetuksen tai manuaalista väliintuloa, Vectorize tarjoaa intuitiivisen kolmen vaiheen prosessin:

1. Tuo: Käyttäjät voivat helposti ladata asiakirjoja tai yhdistää ulkoisia tietohallintajärjestelmiä. Kun yhdistetty, Vectorize poistaa luonnollisen kielen sisällön, jota voidaan käyttää LLM:än kanssa.
2. Arvioi: Vectorize arvioi useita jakamis- ja upottamisstrategioita rinnakkain, mittaamalla jokaisen tulosta löytääkseen optimaalisen konfiguraation. Yritykset voivat joko käyttää Vectorizen suositusta tai valita oma strategia.
3. Julkaista: Valitsemalla optimaalisen vektorikonfiguraation, käyttäjät voivat julkaista reaaliaikaisen vektoriputken, joka päivittyy automaattisesti varmistaakseen jatkuva tarkkuus. Tämä reaaliaikainen kyky on olennainen pitämään AI-vastaukset ajan tasalla, kun liiketoimintatiedot kehittyvät.

Automaatisoimalla nämä vaiheet, Vectorize nopeuttaa datan valmistelun prosessia AI-sovelluksia varten, vähentäen kehitysaikaa viikoista tai kuukausista vain tunteihin.

Voimistaminen AI:n yli teollisuuden

Vectorizen ominaisuudet ulottuvat laajemmin kuin vain AI-pipelinejen rakentaminen. Alustan joustavuus tekee siitä soveltuvan laajalle alueelle teollisuutta ja sovelluksia. Myyntiautomaatiosta sisällönluontiin ja AI-vetoiseen asiakaspalveluun, RAG-alusta auttaa yrityksiä vapauttamaan koko potentiaalin AI-sijoituksistaan.

Esimerkiksi Groq, johtava AI-laitteisto, toteutti Vectorizen RAG-alustan skaalatakseen asiakaspalvelun toimintoja nopean kasvun aikana. Eric McAllisterin, Groqin Asiakaspalvelun johtajan, mukaan Vectorizen mahdollistama reaaliaikainen datakäsittely on ollut olennainen auttaakseen yritystä hallitsemaan paljon suuremman asiakaskyselyjen määrän ilman vastausaikojen tai tarkkuuden uhraamista.

“Alustan reaaliaikainen käsittely sallii AI-agenttimme oppia välittömästi jokaisesta päivityksestä ja jokaisesta asiakasvuorovaikutuksesta”, McAllister sanoi. “Tämä tarkoittaa, että voimme käsitellä merkittävästi suuremman kyselyjen määrän tarkemmilla ja ajantasaisemmilla vastauksilla, samalla kun dramaattisesti vähennämme vastausaikoja.”

Vectorizen ainutlaatuinen lähestymistapa

Mikä tekee Vectorizesta erottuvan AI-tilassa on sen itsepalvelumalli ja maksu kun käytet -hinnoittelu, joka tekee edistyneen AI-teknologian saataville yrityksille kaikissa koissa. Toisin kuin monet kilpailijat, jotka vaativat yrityssitoumuksia tai pitkiä käyttöönottojaksoja, Vectorize on valmis käytettäväksi heti. Kehittäjät ja yritykset voivat rekisteröityä ja aloittaa AI-pipelinejen rakentamisen ilman myyntikonsultointia tai odotusaikaa.

Lisäksi Vectorize tarjoaa mahdollisuuden tuoda dataa mistä tahansa yrityksen osasta, sallien yritysten integroida erilaisia tietolähteitä, mukaan lukien CRM, tiedostojärjestelmät, tietokannat ja yhteistyötyökalut. Kun data on tuotu, Vectorize tarjoaa käyttäjille älykkäitä data-valmisteluvaihtoehtoja testata ja optimoida eri lähestymistapoja ennen lopullisen pipelineen vahvistamista.

Tämä joustavuus ulottuu myös siihen, miten dataa hallitaan julkaisun jälkeen. Käyttäjät voivat valita, kuinka usein he haluavat päivittää hakukansion perustuu heidän projektiensa yksilöllisiin tarpeisiin, olipa se harvoja päivityksiä tai reaaliaikaista synkronointia. Alusta sisältää edistyneitä strategioita estämään mahdolliset ylikuormitukset, varmistaen, että järjestelmä voi käsitellä dataa tehokkaasti ilman suorituskyvyn heikentymistä.

Demokratisoimalla generatiivista AI:ta

Vectorizen tehtävä on tehdä generatiivisen AI-kehitys kaikille saatavilla, pienistä kehittäjistä suuriin yrityksiin. Alustan generoivassa ilmainen taso tukee pienempiä projekteja ja niitä, jotka ovat vasta aloittamassa AI:n tutkimista, kun taas maksu kun käytet -malli varmistaa, että asiakkaat maksavat vain siitä, mitä he käyttävät, mikä tekee siitä kustannustehokkaan ratkaisun yrityksille kaikissa koissa.

Nicholas Ward, Presidentti Koddi ja enkeli-investoija Vectorizessa, korosti alustan potentiaalia tulla kulmakiviteknologiaksi yrityksille, jotka hyödyntävät AI:ta laajasti. “Työskennellessäni Vectorizen perustajien kanssa menneisyydessä olen nähnyt heidän kykynsä ratkaista monimutkaisia datahaasteita. RAG-alusta on valmis tulemaan kulmakiviteknologiaksi yrityksille, jotka hyödyntävät AI:ta mainonnasta rahoitukseen ja sen ulkopuolelle.”

Muuttaa AI:ta RAG-pipelinejen avulla

Vectorizen alustan sydämessä on sen RAG-pipeline-arkkitehtuuri, joka yksinkertaistaa prosessin muuttaa rakenteetonta dataa vektorihaun indeksiin, jota voidaan käyttää reaaliajassa AI-malleilla. Tämä prosessi on olennainen varmistaakseen, että AI-sovellukset pääsevät käsiksi tarkimpiin ja ajantasaisimpiin tietoihin. RAG-pipeline sisältää yleensä seuraavat vaiheet:

• Imu: Data imetään eri lähteistä, olipa se asiakirjoja Google (GOOGL ) Drivessa, asiakaspalvelupyynnöt tai muu rakenteeton tieto.
• Jakaminen ja upottaminen: Poistettu data jaetaan palasiin ja upotetaan voimakkaiden mallien kuten OpenAI:n text-embedding-ada-002 avulla. Nämä vektorit tallennetaan vektori-tietokantaan, joka muodostaa RAG-pipelineen perustan.
• Pysyvyys ja päivittäminen: Kun data on vektoritietokannassa, se on pidettävä synkronoituna alkuperäisen lähteen kanssa varmistaakseen, että AI-mallit aina työskentelevät viimeisimmän tiedon kanssa. Vectorizen RAG-alusta automatisoi tämän prosessin, sallien käyttäjien päivittää vektori-indeksejään reaaliajassa tai aikataulun mukaan.

Tämä arkkitehtuuri mahdollistaa suurten kielimallien hakea tarvittavaa kontekstia ja toimittaa tarkemmat vastaukset, vähentäen AI-harhojen tai virheellisten vastausten riskejä.

Voimistaminen seuraavan sukupolven AI:ta

Yritysten lisäksi Vectorize työskentelee suurten AI-ekosysteemin toimijoiden kanssa, mukaan lukien Elastic, hakuyritys. Yhteistyö laajentaa Elasticin vektorihaun kykyjä Vectorizen RAG-alustan kautta, sallien kehittäjien luoda seuraavan sukupolven AI-vetoisia hakukokemuksia.

“Elastic on sitoutunut tekemään siitä helpompaa kehittäjille luoda seuraavan sukupolven hakukokemuksia, ” sanoi Shay Banon, perustaja ja CTO Elasticissa. “Työskennellessä Vectorizen kanssa mahdollistaa meidän tuoda Elasticsearch-vektori-tietokanta ja hybridihakuominaisuudet enemmille käyttäjille Vectorizen RAG-alustan kautta.”

Katse eteenpäin: Kirkas tulevaisuus AI:lle ja Vectorizelle

Kun yritykset jatkavat AI:n integroimista liiketoimintansa, vaatimus työkaluille kuten Vectorizelle kasvaa. Ainutlaatuisen yhdistelmän älykkään teknologian, joustavuuden ja edullisuuden ansiosta Vectorize asettaa uuden standardin siitä, miten yritykset rakentavat AI-vetoisia sovelluksia.

Vectorizen visio on selvä: antaa yrityksille mahdollisuus hyödyntää koko potentiaaliensa dataa ja muuttaa sitä toimivaan älykkyyteen AI:n avulla. Poistamalla datan valmistelun ja pipeline-hallinnan monimutkaisuuden, yritys kiihdyttää AI-kehitystä ja tekee siitä helpompaa yrityksille saavuttaa tuloksia.