Vectorize привлекает $3,6 миллиона для революционизации извлечения данных с помощью платформы RAG

Vectorize, пионерский стартап в области искусственного интеллекта, привлек $3,6 миллиона в рамках раунда финансирования, возглавляемого True Ventures. Это финансирование является значимым этапом для компании, поскольку она запускает свою инновационную платформу Retrieval Augmented Generation (RAG). Разработанная для оптимизации доступа к данным и их использования в приложениях искусственного интеллекта, Vectorize готова революционизировать извлечение данных и преобразовать отрасли, которые полагаются на большие языковые модели (LLM).

Решение критической проблемы в области ИИ

По мере того, как модели генеративного ИИ, такие как GPT-4, Bard и Claude, продолжают совершенствоваться, их применения становятся все более важными для современных бизнес-операций. От автоматизации обслуживания клиентов до автоматизации продаж эти модели ИИ повышают производительность и открывают новые возможности. Однако эффективность этих моделей часто ограничивается их неспособностью получить доступ к актуальной, специфичной для области информации – критически важным данным, которые не входят в состав исходного обучающего набора. Без доступа в реальном времени к актуальным данным LLM может предоставлять только общие ответы на основе устаревших знаний.

Именно здесь Vectorize вмешивается. Платформа RAG стартапа соединяет модели ИИ с живыми, неструктурированными источниками данных, такими как внутренние базы знаний, инструменты сотрудничества, CRM и файловые системы. Сделав эти данные доступными для задач, управляемых ИИ, Vectorize гарантирует, что бизнес может генерировать более точные и контекстно-релевантные ответы от своих систем ИИ. Компания стремится демократизировать доступ к этой передовой технологии, позволяя разработчикам и предприятиям создавать приложения ИИ, готовые к производству и оптимизированные для производительности.

Что отличает Vectorize: Быстрые, точные, готовые к производству конвейеры RAG

Платформа Vectorize решает одну из наиболее значительных проблем в извлечении данных, управляемом ИИ: трудность управления и векторизации неструктурированных данных. В то время как традиционные инструменты ИИ фокусируются на структурированных данных, Vectorize предлагает уникальное решение для использования мощности неструктурированных данных, которые составляют большую часть информации, доступной в большинстве организаций.

В основе платформы Vectorize лежит ее готовый к производству конвейер RAG, который позволяет бизнесу преобразовать свои неструктурированные данные в оптимизированные индексы векторного поиска. Эта возможность обеспечивает бесшовную интеграцию актуальных данных в большие языковые модели, предоставляя ИИ контекст, необходимый для получения точных результатов. В отличие от других платформ, требующих обширной настройки или ручного вмешательства, Vectorize предоставляет интуитивно понятный трехэтапный процесс:

1. Импорт: Пользователи могут легко загрузить документы или подключить внешние системы управления знаниями. Как только подключено, Vectorize извлекает естественно-языковый контент, который может быть использован LLM.
2. Оценка: Vectorize оценивает несколько стратегий разбиения и внедрения параллельно, количественно оценивая результаты каждого, чтобы найти оптимальную конфигурацию. Бизнес может либо использовать рекомендацию Vectorize, либо выбрать свою собственную стратегию.
3. Развертывание: После выбора оптимальной векторной конфигурации пользователи могут развернуть конвейер векторного поиска в реальном времени, который автоматически обновляется, чтобы обеспечить непрерывную точность. Эта возможность реального времени имеет решающее значение для поддержания актуальности ответов ИИ при эволюции бизнес-данных.

Автоматизируя эти шаги, Vectorize ускоряет процесс подготовки данных для приложений ИИ, сокращая время разработки с недель или месяцев до нескольких часов.

Вдохновение ИИ во всех отраслях

Возможности Vectorize выходят за рамки простого создания конвейеров ИИ. Гибкость платформы делает ее подходящей для широкого спектра отраслей и применений. От автоматизации продаж и создания контента до ИИ-обслуживания клиентов платформа RAG помогает компаниям освободить полный потенциал своих инвестиций в ИИ.

Например, Groq, ведущая компания по производству оборудования для ИИ, реализовала платформу RAG Vectorize для масштабирования своих операций по обслуживанию клиентов во время периода быстрого роста. Согласно Эрику Макалистеру, старшему директору по обслуживанию клиентов в Groq, обработка данных в реальном времени, обеспечиваемая Vectorize, была инструментальной в помощи компании управлять значительно большим объемом запросов клиентов без жертвования временем ответа или точностью.

“Обработка платформы в реальном времени позволяет нашему агенту ИИ мгновенно учиться на каждом обновлении, которое мы делаем, и на каждом взаимодействии с клиентом”, – сказал Макалистер. “Это означает, что мы можем обрабатывать значительно больший объем запросов с ответами, которые более точны и своевременны, при этом значительно сокращая время ответа”.

Уникальные особенности и подход Vectorize

Что отличает Vectorize в переполненном пространстве ИИ, – это модель самообслуживания и платеж по мере использования, которые делают передовую технологию ИИ доступной для бизнеса всех размеров. В отличие от многих конкурентов, требующих корпоративных обязательств или длительных процессов настройки, Vectorize готова к использованию сразу. Разработчики и бизнес могут зарегистрироваться и начать создавать конвейеры ИИ без необходимости консультации с продажами или ожидания.

Кроме того, Vectorize предлагает возможность импорта данных из любой точки внутри организации, позволяя бизнесу интегрировать разнообразные источники данных, включая CRM, файловые системы, базы знаний и инструменты сотрудничества. Как только данные импортированы, Vectorize предоставляет пользователям умные варианты подготовки данных для тестирования и оптимизации различных подходов перед окончательным определением своих конвейеров.

Эта гибкость распространяется на то, как данные управляются после развертывания. Пользователи могут выбрать, как часто обновлять свои индексы поиска, исходя из уникальных потребностей своих проектов, будь то периодические обновления или синхронизация в реальном времени. Платформа даже включает в себя передовые стратегии для предотвращения потенциальных перегрузок, гарантируя, что система может обрабатывать данные эффективно без риска ухудшения производительности.

Демократизация генеративного ИИ

Миссия Vectorize – сделать разработку генеративного ИИ доступной для всех, от небольших разработчиков до крупных корпораций. Щедрая бесплатная версия платформы поддерживает небольшие проекты и тех, кто только начинает исследовать ИИ, в то время как модель “платеж по мере использования” гарантирует, что клиенты платят только за то, что они используют, делая ее экономически эффективным решением для бизнеса всех размеров.

Николас Уорд, президент в Koddi и бизнес-ангел в Vectorize, подчеркнул потенциал платформы для того, чтобы стать основной технологией для компаний, использующих ИИ в различных отраслях. “Работая с основателями Vectorize в прошлом, я видел их способность решать сложные проблемы с данными. Платформа RAG готова стать основной технологией для компаний, использующих ИИ, от adtech до fintech и за их пределами.”

Преобразование ИИ с помощью конвейеров RAG

В основе платформы Vectorize лежит ее архитектура конвейера RAG, которая упрощает процесс преобразования неструктурированных данных в индекс векторного поиска, который может быть использован в реальном времени моделями ИИ. Этот процесс имеет решающее значение для обеспечения того, чтобы приложения ИИ имели доступ к наиболее точным и актуальным данным. Конвейер RAG обычно включает в себя следующие шаги:

• Ввод: Данные извлекаются из различных источников, будь то документы, хранящиеся в Google Drive, запросы на обслуживание клиентов или другие неструктурированные данные.
• Разбиение и внедрение: Извлеченные данные разбиваются на части, а затем внедряются с помощью мощных моделей, таких как OpenAI’s text-embedding-ada-002. Эти векторы хранятся в базе данных векторов, которая образует основу конвейера RAG.
• Сохранение и обновление: Как только данные находятся в базе данных векторов, они должны быть сохранены в синхронизации с исходным источником, чтобы гарантировать, что модели ИИ всегда работают с самой актуальной информацией. Платформа RAG Vectorize автоматизирует этот процесс, позволяя пользователям обновлять свои индексы векторов в реальном времени или по расписанию.

Эта архитектура позволяет большим языковым моделям получать необходимый контекст и предоставлять более точные ответы, снижая риски “галлюцинаций” ИИ или неправильных ответов.

Энергия для следующего поколения ИИ

За пределами отдельных компаний Vectorize работает с крупными игроками в экосистеме ИИ, включая Elastic, компанию поиска. Сотрудничество расширяет использование возможностей векторного поиска Elastic через платформу RAG Vectorize, позволяя разработчикам создавать следующие поколения опыта поиска, управляемого ИИ.

“Elastic привержена тому, чтобы сделать более простым для разработчиков создание следующего поколения опыта поиска,” сказал Шай Банон, основатель и технический директор в Elastic. “Работа с Vectorize позволяет нам принести нашу базу данных векторов Elasticsearch и гибридные возможности поиска к большему количеству пользователей через платформу RAG Vectorize.”

Взгляд в будущее: Яркое будущее для ИИ и Vectorize

По мере того, как бизнес продолжает интегрировать ИИ в свои операции, спрос на инструменты, такие как Vectorize, будет только расти. С ее уникальным сочетанием передовой технологии, гибкости и доступности Vectorize устанавливает новый стандарт для того, как компании создают приложения, управляемые ИИ.

Видение Vectorize ясно: дать бизнесу всех размеров возможность использовать полный потенциал своих данных и преобразовать их в действенные знания с помощью ИИ. Удаляя сложность подготовки и управления данными, компания ускоряет разработку ИИ и делает ее более простой для бизнеса достижения результатов.