Vectorize, AI 데이터检索 혁신을 위한 360만 달러 투자 유치

Vectorize, AI驱动 데이터 공간의 선도적인 스타트업은 True Ventures가 주도하는 360만 달러의 시드 자금을 확보했습니다. 이 자금은 회사의 중요한 이정표이며, 회사가 혁신적인 검색 증강 생성(RAG) 플랫폼을 출시합니다. 비즈니스에서 AI 애플리케이션에 사용되는 자체 데이터에 액세스하고 활용하는 방식을 최적화하기 위해 설계된 Vectorize는 AI 기반 데이터 검색을 혁신하고 대형 언어 모델에 의존하는 산업을 변革할 것입니다.

AI의 결정적 도전을 해결하다

GPT-4, Bard, Claude와 같은 생성형 AI 모델이 발전함에 따라, 이러한 모델의 응용은 현대 비즈니스 운영의 필수적인 부분이 되고 있습니다. 고객 서비스에서 판매 자동화까지, 이러한 AI 모델은 생산성을 향상시키고 새로운 기능을 가능하게 합니다. 그러나 이러한 모델의 효능은 종종 최신의 도메인 특정 정보에 액세스할 수 없는 한계로 인해 제한됩니다. 이러한 정보는 모델의 원래 훈련 세트의 일부가 아닙니다. 실시간으로 관련 데이터에 액세스할 수 없으면, 대형 언어 모델은 오래된 지식에 기반한 일반적인 응답만 제공할 수 있습니다.

이것이 Vectorize가 개입하는 곳입니다. 스타트업의 RAG 플랫폼은 AI 모델을 실시간으로 내부 지식 베이스, 협업 도구, CRM, 파일 시스템과 같은 비정형 데이터 소스에 연결합니다. 이 데이터를 AI 기반 작업에 사용할 수 있게 함으로써, Vectorize는 비즈니스에서 AI 시스템으로부터 더 정확하고 상황에 맞는 응답을 생성할 수 있도록 보장합니다. 회사는 이 고급 기술에 대한 액세스를 민주화하여 개발자와 기업이 성능에 최적화된 생산 준비형 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 합니다.

Vectorize의 차별점: 빠르고 정확한 생산 준비형 RAG 파이프라인

Vectorize의 플랫폼은 AI 기반 데이터 검색에서 가장 큰 장애물 중 하나인 비정형 데이터의 관리 및 벡터화의 어려움을 해결합니다. 전통적인 AI 도구가 정형 데이터에 초점을 맞추는 반면, Vectorize는 비정형 데이터의 힘을利用하는 고유한 솔루션을 제공합니다. 이는 대부분의 조직에서 사용 가능한 정보의 대부분을 구성하는 비정형 데이터입니다.

Vectorize 플랫폼의核心은 생산 준비형 RAG 파이프라인입니다. 이는 비즈니스에서 비정형 데이터를 최적화된 벡터 검색 인덱스로 변환할 수 있도록 합니다. 이 기능은 관련 데이터를 대형 언어 모델에无缝하게 통합하여 AI가 정확한 결과를 생성할 수 있는 상황을 제공합니다. 다른 플랫폼이 광범위한 설정 또는 수동 개입을 요구하는 반면, Vectorize는 직관적인 3단계 프로세스를 제공합니다.

1. 가져오기: 사용자는 쉽게 문서를 업로드하거나 외부 지식 관리 시스템에 연결할 수 있습니다. 연결된 후, Vectorize는 LLM에서 사용할 수 있는 자연어 콘텐츠를 추출합니다.
2. 평가: Vectorize는 여러 청킹 및 임베딩 전략을 병렬로 평가하고, 각 결과를 양적으로 측정하여 최적의 구성으로 찾습니다. 비즈니스는 Vectorize의 추천 또는 자체 전략을 선택할 수 있습니다.
3. 배포: 최적의 벡터 구성이 선택되면, 사용자는 실시간으로 업데이트되는 벡터 파이프라인을 배포할 수 있습니다. 이 실시간 기능은 비즈니스 데이터가 발전함에 따라 AI 응답을 최신 상태로 유지하는 데 중요합니다.

이러한 단계를 자동화함으로써, Vectorize는 AI 애플리케이션을 위한 데이터 준비 프로세스를 가속화하여 개발 시간을 몇 주 또는 몇 개월에서 몇 시간으로 단축합니다.

산업 전반의 AI 강화

Vectorize의 기능은 단순히 AI 파이프라인을 구축하는 것을 넘어섭니다. 플랫폼의 유연성으로 인해 다양한 산업과 애플리케이션에 적합합니다. 판매 자동화, 콘텐츠 생성, AI 기반 고객 지원 등, RAG 플랫폼은 기업들이 AI 투자의 전체 잠재력을 실현하도록 도와줍니다.

예를 들어, Groq는 선도적인 AI 하드웨어 회사로, 고객 지원 운영을 확장하는 동안 Vectorize의 RAG 플랫폼을 구현했습니다. Groq의 고객 지원 부문 선임 이사는 Vectorize의 실시간 데이터 처리가 고객 문의에 대한 응답 시간과 정확성을 손상시키지 않고 훨씬 더 높은 볼륨의 고객 문의를 처리하는 데 도움이 되었다고 말합니다.

“플랫폼의 실시간 처리 기능으로 인해 우리의 AI 에이전트가 업데이트마다 즉시 학습하고 각 고객 상호작용에서 학습할 수 있습니다”라고 McAllister는 말합니다. “이는 더 정확하고 적절한 답변을 제공하면서 응답 시간을 크게 단축할 수 있도록 해줍니다.”

Vectorize의 고유한 기능과 접근 방식

Vectorize를 AI 공간에서 구별하는 것은 자체 서비스 모델과 사용량에 따른 요금제입니다. 이는 모든 규모의 비즈니스에서 고급 AI 기술에 액세스할 수 있도록 합니다. 많은 경쟁사들이 기업 커밋먼트 또는 긴 온보딩 프로세스를 요구하는 반면, Vectorize는 즉시 사용할 수 있습니다. 개발자와 비즈니스는 판매 상담 또는 대기 기간 없이 AI 파이프라인을 구축하기 시작할 수 있습니다.

또한 Vectorize는 조직 내의 어디에서나 데이터를 가져올 수 있는 기능을 제공하여 비즈니스가 다양한 데이터 소스를 통합할 수 있도록 합니다. 이는 CRM, 파일 시스템, 지식 베이스, 협업 도구를 포함합니다. 가져온 후, Vectorize는 사용자에게 데이터를 테스트하고 최적화하는 다양한 접근 방식을 제공하여 파이프라인을 최종화하기 전에 테스트할 수 있습니다.

이 유연성은 데이터가 배포된 후에도 계속됩니다. 사용자는 프로젝트의 고유한 요구 사항에 따라 검색 인덱스를 업데이트하는 빈도를 선택할 수 있습니다. 이는 간헐적인 업데이트나 실시간 동기화를 포함합니다. 플랫폼에는 또한 시스템의 성능 저하를 위험하게 만드는 잠재적인 과부하를 방지하기 위한 고급 전략이 포함되어 있습니다.

생성형 AI 민주화

Vectorize의 임무는 개발자와 기업을 포함하여 모든 사람에게 생성형 AI 개발을民主化하는 것입니다. 플랫폼의慷慨한 무료 티어는 작은 프로젝트와 AI를 처음 탐색하는 사람들을 지원합니다. 사용량에 따른 요금제는 비즈니스가 사용하는 만큼만 지불하므로 모든 규모의 비즈니스에서 비용 효율적인 솔루션입니다.

니콜라스 워드, Koddi의 사장 및 Vectorize의 천사 투자자는 플랫폼이 다양한 산업에서 AI를 활용하는 회사들의 핵심 기술이 될 잠재력을 강조했습니다. “과거에 Vectorize의 창립자와 함께 일한 경험이 있습니다. 그들은 복잡한 데이터 도전을 해결하는 능력을 직접 보았습니다. RAG 플랫폼은 광고 기술에서 금융 기술까지 AI를 활용하는 회사들의 핵심 기술이 될 것입니다.”

RAG 파이프라인으로 AI 변革

Vectorize 플랫폼의 핵심은 RAG 파이프라인 아키텍처입니다. 이는 비정형 데이터를 AI 모델에서 실시간으로 사용할 수 있는 벡터 검색 인덱스로 변환하는 프로세스를 단순화합니다. 이 프로세스는 AI 애플리케이션이 가장 정확하고 최신의 데이터에 액세스할 수 있도록 보장하는 데 중요합니다. 일반적인 RAG 파이프라인에는 다음 단계가 포함됩니다.

• 데이터 수집: 데이터는 다양한 소스에서 수집됩니다. 문서, 고객 서비스 요청, 기타 비정형 정보 등이 포함됩니다.
• 청킹 및 임베딩: 추출된 데이터는 청킹되고, 강력한 모델인 OpenAI의 text-embedding-ada-002를 사용하여 임베딩됩니다. 이러한 벡터는 벡터 데이터베이스에 저장되며, 이는 RAG 파이프라인의基础입니다.
• 영속성 및 갱신: 데이터가 벡터 데이터베이스에 저장되면, AI 모델이 항상 최신 정보로 작업할 수 있도록 원래 소스와 동기화되어야 합니다. Vectorize의 RAG 플랫폼은 이 프로세스를 자동화하여 사용자가 벡터 인덱스를 실시간으로 또는 예약에 따라 업데이트할 수 있도록 합니다.

이 아키텍처는 대형 언어 모델이 필요한 상황을 검색하고 더 정확한 응답을 제공할 수 있도록 하며, AI의 환상이나 잘못된 답변의 위험을 줄입니다.

다음 세대의 AI 구동

개별 회사뿐만 아니라, Vectorize는 Elastic과 같은 AI 생태계의 주요 플레이어와 협력하고 있습니다. 이 협력은 Elastic의 벡터 검색 기능을 Vectorize의 RAG 플랫폼을 통해 확장하여 개발자가 다음 세대의 AI 기반 검색 경험을 구축할 수 있도록 합니다.

“Elastic은 개발자가 다음 세대의 검색 경험을 구축하기 쉽게 하려는 것을 약속했습니다,”라고 Elastic의 창립자이자 CTO인 Shay Banon은 말합니다. “Vectorize와 협력하여 Elasticsearch의 벡터 데이터베이스와 하이브리드 검색 기능을 Vectorize의 RAG 플랫폼을 통해 더 많은 사용자에게 제공할 수 있습니다.”

미래를 향한 전망: AI와 Vectorize의 밝은 미래

비즈니스가 계속해서 AI를 통합함에 따라, Vectorize와 같은 도구의 수요는 증가할 것입니다. 최첨단 기술, 유연성, 비용 효율성의 고유한 조합으로, Vectorize는 기업들이 AI 기반 애플리케이션을 구축하는 방식을 새로운 표준으로 설정하고 있습니다.

Vectorize의 비전은 명확합니다. 모든 규모의 비즈니스가 데이터의 전체 잠재력을 활용하고, 이를 통해 AI를 통해 작동하는 지능을 생성할 수 있도록 하는 것입니다. 데이터 준비 및 파이프라인 관리의 복잡성을 제거함으로써, 회사는 AI 개발을 가속화하고 비즈니스가 결과를 얻는 것을 더 쉽게 만들고 있습니다.