Vectorize Збирає $3,6 Міліона для Революціонування Відкриття Даних на Основі Штучного Інтелекту з Грунтовною Платформою RAG

Vectorize, піонерський стартап у сфері керованого штучним інтелектом даних, отримав $3,6 мільйона у вигляді фінансування на етапі посіву під керівництвом True Ventures. Це фінансування є значним етапом для компанії, оскільки вона запускає свою інноваційну Платформу Генерації з Підтримкою Відкриття (RAG). Розроблена для оптимізації доступу підприємств до їхніх власних даних у додатках штучного інтелекту, Vectorize готується революціонізувати пошук даних на основі штучного інтелекту та трансформувати галузі, які залежать від більших мовних моделей (LLM).

Вирішення Критичної Проблеми у Штучному Інтелекті

Як генеративні моделі штучного інтелекту, такі як GPT-4, Bard і Claude, продовжують розвиватися, їхнє застосування стає дедалі більш інтегральним для сучасних бізнес-операцій. Від служби підтримки клієнтів до автоматизації продажів ці моделі штучного інтелекту підвищують продуктивність та дозволяють нові можливості. Однак ефективність цих моделей часто обмежена їхньою нездатністю отримувати доступ до актуальної, специфічної для галузі інформації — критичної інформації, яка не входить до складу початкового навчального набору моделі. Без доступу в реальному часі до відповідної інформації LLM можуть надавати лише загальні відповіді на основі застарілих знань.

Це саме тут вступає у дію Vectorize. Платформа RAG цього стартапу з’єднує моделі штучного інтелекту з живими, неструктурованими джерелами даних, такими як внутрішні бази знань, інструменти співробітництва, системи управління відносинами з клієнтами та файлові системи. Надавши доступ до цих даних для завдань штучного інтелекту, Vectorize забезпечує, щоб підприємства могли генерувати більш точні, контекстно-відповідні відповіді від своїх систем штучного інтелекту. Метою компанії є демократизація доступу до цієї передової технології, дозволяючи розробникам та підприємствам створювати додатки штучного інтелекту, які готові до виробництва та оптимізовані для продуктивності.

Що Відрізняє Vectorize: Швидкі, Точні, Готові до Виробництва Пайплайни RAG

Платформа Vectorize вирішує одну з найзначущих перешкод у пошукові даних на основі штучного інтелекту: складність управління та векторизації неструктурованих даних. Хоча традиційні інструменти штучного інтелекту зосереджені на структурованих даних, Vectorize пропонує унікальне рішення для використання потужності неструктурованих даних, які становлять більшу частину інформації, доступної в більшості організацій.

У центрі платформи Vectorize лежить її пайплайн RAG, готовий до виробництва, який дозволяє підприємствам перетворити свої неструктуровані дані на оптимізовані індекси векторного пошуку. Ця здатність забезпечує безперебійну інтеграцію відповідної інформації у великі мовні моделі, надаючи штучному інтелекту контекст, необхідний для генерації точних результатів. На відміну від інших платформ, які вимагають обширної настройки або ручного втручання, Vectorize пропонує інтуїтивний триступеневий процес:

1. Імпорт: Користувачі можуть легко завантажити документи або підключити зовнішні системи управління знаннями. Як тільки підключено, Vectorize витягує природно-мовний контент, який можна використовувати LLM.
2. Оцінка: Vectorize оцінює кілька стратегій чанкування та вкладення паралельно, кількісно оцінюючи результати кожної для знаходження оптимальної конфігурації. Підприємства можуть використовувати рекомендацію Vectorize або вибрати自己的 стратегію.
3. Розгортання: Після вибору оптимальної конфігурації векторів користувачі можуть розгорнути пайплайн векторного пошуку в реальному часі, який автоматично оновлюється для забезпечення безперебійної точності. Ця здатність оновлення в реальному часі є критичною для підтримання актуальності відповідей штучного інтелекту при еволюції даних підприємства.

Автоматизуючи ці кроки, Vectorize прискорює процес підготовки даних для додатків штучного інтелекту, скорочуючи час розробки з тижнів або місяців до кількох годин.

Надання Штучного Інтелекту по Всім Галузям

Можливості Vectorize виходять за рамки лише побудови пайплайнів штучного інтелекту. Гнучкість платформи робить її придатною для широкого спектра галузей та застосунків. Від автоматизації продажів та створення контенту до штучного інтелекту, що підтримує клієнтів, платформа RAG допомагає компаніям розблокувати весь потенціал своїх інвестицій у штучний інтелект.

Наприклад, Groq, провідна компанія з апаратного забезпечення штучного інтелекту, реалізувала платформу RAG Vectorize для масштабування операцій з підтримки клієнтів під час періоду швидкого зростання. За словами Еріка Макалістера, старшого директора служби підтримки клієнтів у Groq, обробка даних у реальному часі, забезпечена Vectorize, була інструментальною у допомозі компанії керувати значно вищим об’ємом запитів клієнтів без жертвування часом відповіді чи точністю.

“Платформа дозволяє нашому агенту штучного інтелекту миттєво вивчати кожну оновлену інформацію та кожну взаємодію з клієнтом”, — сказав Макалістер. “Це означає, що ми можемо обробляти значно більший об’єм запитів з відповідями, які є більш точними та своєчасними, при одночасному суттєвому скороченні часу відповіді”.

Унікальні Особливості та Підхід Vectorize

Що відрізняє Vectorize у переповненому просторі штучного інтелекту, це її самообслуговуюча модель та оплата за використання, які роблять доступною передову технологію штучного інтелекту для підприємств усіх розмірів. На відміну від багатьох конкурентів, які вимагають підприємствські зобов’язання або тривалі процеси налаштування, Vectorize готова до використання негайно. Розробники та підприємства можуть реєструватися та починати будувати пайплайни штучного інтелекту без потреби у консультації з продажу або періоді очікування.

Крім того, Vectorize пропонує можливість імпорту даних з будь-якого джерела всередині організації, дозволяючи підприємствам інтегрувати різноманітні джерела даних, включаючи системи управління відносинами з клієнтами, файлові системи, бази знань та інструменти співробітництва. Як тільки дані імпортовані, Vectorize пропонує користувачам розумні варіанти підготовки даних для тестування та оптимізації різних підходів до остаточного затвердження їхніх пайплайнів.

Ця гнучкість поширюється на управління даними після розгортання. Користувачі можуть вибрати, з якою частотою оновлювати свої індекси пошуку, залежно від унікальних потреб своїх проєктів, чи то це періодичні оновлення, чи синхронізація у реальному часі. Платформа навіть включає просунуті стратегії для запобігання потенційним перевантаженням, забезпечуючи, що система може обробляти дані ефективно без ризику погіршення продуктивності.

Демократизація Генеративного Штучного Інтелекту

Місія Vectorize — зробити розробку генеративного штучного інтелекту доступною кожному, від малих розробників до великих підприємств. Благородний безкоштовний рівень платформи підтримує менші проєкти та тих, хто тільки починає вивчати штучний інтелект, тоді як модель оплати за використання гарантує, що клієнти платять лише за те, що вони використовують, роблячи її економічно ефективним рішенням для підприємств усіх розмірів.

Ніколас Ворд, Президент у Koddi та ангельський інвестор у Vectorize, підкреслив потенціал платформи стати корнерстоун-технологією для компаній, які використовують штучний інтелект у різних галузях. “Працюючи з засновниками Vectorize у минулому, я бачив їхню здатність вирішувати складні проблеми з даними. Платформа RAG готується стати корнерстоун-технологією для компаній, які використовують штучний інтелект, від adtech до fintech та далі.”

Трансформація Штучного Інтелекту з Пайплайнами RAG

У серці платформи Vectorize лежить її архітектура пайплайну RAG, яка спрощує процес перетворення неструктурованих даних на векторний індекс пошуку, який можна використовувати у реальному часі моделями штучного інтелекту. Цей процес є життєво важливим для забезпечення того, щоб додатки штучного інтелекту мали доступ до найбільш точної та актуальної інформації. Пайплайн RAG зазвичай включає наступні кроки:

• Витягування: Дані витягуються з різних джерел, чи то це документи, збережені у Google Drive, запити клієнтів чи інша неструктурована інформація.
• Чанкування та Вкладення: Витягнуті дані розбиваються на шматки та потім вкладені за допомогою потужних моделей, таких як OpenAI’s text-embedding-ada-002. Ці вектори зберігаються у векторній базі даних, яка утворює основу пайплайну RAG.
• Тривалість та Оновлення: Як тільки дані знаходяться у векторній базі даних, їх необхідно зберігати синхронізованими з原始ним джерелом, щоб забезпечити, що моделі штучного інтелекту завжди працюють з найбільш актуальною інформацією. Платформа RAG Vectorize автоматизує цей процес, дозволяючи користувачам оновлювати свої векторні індекси у реальному часі або за графіком.

Ця архітектура дозволяє більшим мовним моделям отримувати необхідний контекст та надавати більш точні відповіді, знижуючи ризики галюцинацій штучного інтелекту чи неправильних відповідей.

Надання Енергії Наступному Поколінню Штучного Інтелекту

Поза окремими компаніями Vectorize працює з провідними гравцями у екосистемі штучного інтелекту, включаючи Elastic, компанію з пошуку. Співробітництво розширює використання можливостей векторного пошуку Elastic через платформу RAG Vectorize, дозволяючи розробникам створювати наступне покоління пошукових досвідів, керованих штучним інтелектом.

“Elastic присвячена поліпшенню можливостей розробників для створення наступного покоління пошукових досвідів,” сказав Шай Банон, засновник та технічний директор у Elastic. “Співпраця з Vectorize дозволяє нам привнести наші можливості векторної бази даних Elasticsearch та гібридного пошуку до більшої кількості користувачів через платформу RAG Vectorize.”

Огляд у Майбутнє: Яскраве Майбутнє для Штучного Інтелекту та Vectorize

Як підприємства продовжують інтегрувати штучний інтелект до своїх операцій, попит на інструменти, такі як Vectorize, тільки зростатиме. З її унікальною комбінацією передової технології, гнучкості та доступності Vectorize встановлює новий стандарт того, як компанії будують додатки, керовані штучним інтелектом.

Місія Vectorize чітка: надати підприємствам усіх розмірів можливість повністю використати потенціал своїх даних та перетворити їх на діючу інтелектуальність через штучний інтелект. Видаляючи складність підготовки даних та управління пайплайнами, компанія прискорює розвиток штучного інтелекту та полегшує підприємствам досягнення результатів.