Vectorize samler inn 3.6 millioner dollar for å revolusjonere AI-drevet datainnhenting med banebrytende RAG-plattform

Vektorer, en banebrytende oppstart innen det AI-drevne dataområdet, har sikret seg 3.6 millioner dollar i startfinansiering ledet av Ekte ventures. Denne finansieringen markerer en betydelig milepæl for selskapet, ettersom det lanserer sin innovative Retrieval Augmented Generation (RAG) plattform. Designet for å optimalisere hvordan bedrifter får tilgang til og utnytter deres proprietære data i AI-applikasjoner, er Vectorize klar til å revolusjonere AI-drevet datainnhenting og transformere bransjer som er avhengige av store språkmodeller (LLM-er).

Ta tak i en avgjørende utfordring i AI

Ettersom generative AI-modeller som GPT-4, Bard og Claude fortsetter å utvikle seg, blir applikasjonene deres stadig mer integrert i moderne forretningsdrift. Fra kundeservice til salgsautomatisering øker disse AI-modellene produktiviteten og muliggjør nye funksjoner. Effektiviteten til disse modellene er imidlertid ofte begrenset av deres manglende evne til å få tilgang til oppdatert, domenespesifikk informasjon – avgjørende data som ikke er en del av modellens opprinnelige treningssett. Uten sanntidstilgang til relevante data kan LLM-er bare gi generiske svar basert på utdatert kunnskap.

Det er her Vectorize trer inn. Oppstartens RAG-plattform kobler AI-modeller til levende, ustrukturerte datakilder som interne kunnskapsbaser, samarbeidsverktøy, CRM-er og filsystemer. Ved å gjøre disse dataene tilgjengelige for AI-drevne oppgaver, sikrer Vectorize at bedrifter kan generere mer nøyaktige, kontekstuelt relevante svar fra sine AI-systemer. Selskapet har som mål å demokratisere tilgangen til denne avanserte teknologien, slik at både utviklere og bedrifter kan bygge AI-applikasjoner som er produksjonsklare og optimalisert for ytelse.

Hva skiller Vectorize: Raske, nøyaktige, produksjonsklare RAG-rørledninger

Vectorizes plattform takler en av de viktigste hindringene innen AI-drevet datainnhenting: vanskeligheten med å administrere og vektorisere ustrukturerte data. Mens tradisjonelle AI-verktøy fokuserer på strukturerte data, tilbyr Vectorize en unik løsning for å utnytte kraften til ustrukturerte data, som utgjør hoveddelen av informasjonen som er tilgjengelig i de fleste organisasjoner.

I kjernen av Vectorize-plattformen er den produksjonsklare RAG-pipeline, som lar bedrifter transformere sine ustrukturerte data til optimaliserte vektorsøkeindekser. Denne egenskapen muliggjør sømløs integrering av relevante data i store språkmodeller, og gir AI konteksten den trenger for å produsere nøyaktige resultater. I motsetning til andre plattformer som krever omfattende oppsett eller manuell intervensjon, gir Vectorize en intuitiv tre-trinns prosess:

1. Import: Brukere kan enkelt laste opp dokumenter eller koble til eksterne kunnskapsstyringssystemer. Når du er koblet til, trekker Vectorize ut naturlig språkinnhold som kan brukes av LLM.
2. Evaluere: Vectorize evaluerer flere chunking- og innebyggingsstrategier parallelt, og kvantifiserer resultatene for hver for å finne den optimale konfigurasjonen. Bedrifter kan enten bruke Vectorizes anbefaling eller velge sin egen strategi.
3. Distribuer: Etter å ha valgt den optimale vektorkonfigurasjonen, kan brukere distribuere en sanntids vektorpipeline som automatisk oppdateres for å sikre kontinuerlig nøyaktighet. Denne sanntidsevnen er avgjørende for å holde AI-svar oppdatert etter hvert som forretningsdata utvikler seg.

Ved å automatisere disse trinnene, akselererer Vectorize prosessen med å forberede data for AI-applikasjoner, og reduserer utviklingstiden fra uker eller måneder til bare timer.

Styrker AI på tvers av bransjer

Mulighetene til Vectorize strekker seg utover bare å bygge AI-rørledninger. Plattformens fleksibilitet gjør den egnet for et bredt spekter av bransjer og applikasjoner. Fra salgsautomatisering og innholdsoppretting til AI-drevet kundestøtte hjelper RAG-plattformen bedrifter med å frigjøre det fulle potensialet til sine AI-investeringer.

Eksempelvis Groq, et ledende AI-maskinvareselskap, implementerte Vectorizes RAG-plattform for å skalere sine kundestøtteoperasjoner i en periode med rask vekst. I følge Eric McAllister, seniordirektør for kundestøtte hos Groq, har sanntidsdatabehandlingen aktivert av Vectorize vært medvirkende til å hjelpe selskapet med å håndtere et mye høyere volum av kundehenvendelser uten å ofre responstider eller nøyaktighet.

"Plattformens sanntidsbehandling lar AI-agenten vår umiddelbart lære av hver oppdatering vi gjør og fra hver kundeinteraksjon," sa McAllister. "Dette betyr at vi kan håndtere et betydelig høyere volum av henvendelser med svar som er mer nøyaktige og rettidige, samtidig som vi reduserer responstiden dramatisk."

Vectorizes unike funksjoner og tilnærming

Det som får Vectorize til å skille seg ut i den overfylte AI-plassen er dens selvbetjeningsmodell og betal-som-you-go-priser, som gjør avansert AI-teknologi tilgjengelig for bedrifter i alle størrelser. I motsetning til mange konkurrenter som krever bedriftsforpliktelser eller lange onboardingsprosesser, er Vectorize klar til bruk umiddelbart. Utviklere og bedrifter kan registrere seg og begynne å bygge AI-pipelines uten å trenge salgskonsultasjon eller ventetid.

I tillegg tilbyr Vectorize muligheten til å importere data fra hvor som helst i en organisasjon, slik at virksomheter kan integrere ulike datakilder, inkludert CRM, filsystemer, kunnskapsbaser og samarbeidsverktøy. Når de er importert, gir Vectorize brukere smarte dataforberedelsesalternativer for å teste og optimalisere forskjellige tilnærminger før de ferdigstiller sine pipelines.

Denne fleksibiliteten omfatter hvordan data administreres etter distribusjon. Brukere kan velge hvor ofte de skal oppdatere søkeindeksene sine basert på de unike behovene til prosjektene deres, enten de trenger sporadiske oppdateringer eller sanntidssynkronisering. Plattformen inkluderer til og med avanserte strategier for å forhindre potensielle overbelastninger, som sikrer at systemet kan håndtere data effektivt uten å risikere ytelsesforringelse.

Demokratisering av generativ kunstig intelligens

Vectorizes oppgave er å gjøre generativ AI-utvikling tilgjengelig for alle, fra små utviklere til store bedrifter. Plattformens generøse gratisnivå støtter mindre prosjekter og de som akkurat har begynt å utforske AI, mens betal-etter-du-gå-modellen sikrer at kundene kun betaler for det de bruker, noe som gjør det til en kostnadseffektiv løsning for bedrifter i alle størrelser .

Nicholas Ward, President hos Koddi og en engelinvestor i Vectorize, la vekt på plattformens potensial til å bli en hjørnesteinsteknologi for selskaper som utnytter AI på tvers av en rekke bransjer. «Etter å ha jobbet med Vectorizes grunnleggere tidligere, har jeg sett på egenhånd deres evne til å takle komplekse datautfordringer. RAG-plattformen er satt til å bli en hjørnesteinsteknologi for selskaper som utnytter AI, fra adtech til fintech og utover.»

Transformere AI med RAG Pipelines

I hjertet av Vectorizes plattform er RAG-rørledningsarkitekturen, som forenkler prosessen med å konvertere ustrukturerte data til en vektorsøkeindeks som kan brukes i sanntid av AI-modeller. Denne prosessen er avgjørende for å sikre at AI-applikasjoner har tilgang til de mest nøyaktige og oppdaterte dataene. En RAG-rørledning innebærer vanligvis følgende trinn:

• Svelging: Data inntas fra en rekke kilder, enten det er dokumenter lagret i Google Disk, kundeserviceforespørsler eller annen ustrukturert informasjon.
• Chunking og innebygging: Utpakkede data blir brutt ned i biter og deretter innebygd ved hjelp av kraftige modeller som OpenAIs text-embedding-ada-002. Disse vektorene er lagret i en vektor database, som danner grunnlaget for en RAG-rørledning.
• Utholdenhet og forfriskende: Når data er i vektordatabasen, må de holdes synkronisert med den opprinnelige kilden for å sikre at AI-modeller alltid jobber med den nyeste informasjonen. Vectorizes RAG-plattform automatiserer denne prosessen, slik at brukere kan oppdatere vektorindeksene sine i sanntid eller etter en tidsplan.

Denne arkitekturen muliggjør store språkmodeller for å hente den nødvendige konteksten og levere mer presise svar, redusere risikoen for AI-hallusinasjoner eller feil svar.

Driver neste generasjon AI

Utover enkeltselskaper jobber Vectorize med store aktører i AI-økosystemet, inkludert Elastisk, søkeselskapet. Samarbeidet utvider bruken av Elastics vektorsøkefunksjoner gjennom Vectorize RAG-plattformen, noe som gjør det mulig for utviklere å bygge neste generasjons AI-drevne søkeopplevelser.

"Elastic er forpliktet til å gjøre det enklere for utviklere å bygge neste generasjons søkeopplevelser," sa Shay Banon, grunnlegger og CTO i Elastic. "Å jobbe med Vectorize lar oss bringe vår Elasticsearch vektordatabase og hybride søkefunksjoner til flere brukere gjennom Vectorize RAG-plattformen."

Looking Forward: A Bright Future for AI og Vectorize

Ettersom bedrifter fortsetter å integrere AI i driften, vil etterspørselen etter verktøy som Vectorize bare vokse. Med sin unike kombinasjon av banebrytende teknologi, fleksibilitet og rimelighet, Vektorer setter en ny standard for hvordan bedrifter bygger AI-drevne applikasjoner.

Vectorizes visjon er klar: å gi virksomheter i alle størrelser mulighet til å utnytte det fulle potensialet til dataene deres og transformere dem til handlingsdyktig intelligens gjennom AI. Ved å fjerne kompleksiteten i dataforberedelse og pipeline-administrasjon, akselererer selskapet AI-utvikling og gjør det lettere for virksomheter å oppnå resultater.