Vectorize збирає 3,6 мільйона доларів для революціонізування даних, керованих штучним інтелектом, з допомогою платформи RAG

Vectorize, піонерський стартап у сфері даних, керованих штучним інтелектом, зібрав 3,6 мільйона доларів у рамках фінансування, яке очолила компанія True Ventures. Це фінансування є значним етапом для компанії, оскільки вона запускає свою інноваційну платформу Retrieval Augmented Generation (RAG). Розроблена для оптимізації доступу бізнесу до своїх власних даних у додатках штучного інтелекту, Vectorize готується революціонізувати дані, керовані штучним інтелектом, і трансформувати галузі, які залежать від більших мовних моделей (LLM).

Вирішення критичної проблеми штучного інтелекту

Як моделі генеративного штучного інтелекту, такі як GPT-4, Bard і Claude, продовжують розвиватися, їхнє застосування стає все більш важливим для сучасних бізнес-операцій. Від автоматизації обслуговування клієнтів до автоматизації продажів, ці моделі штучного інтелекту підвищують продуктивність і 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 режимі реального часу до відповідної інформації LLM може надавати лише загальні відповіді, засновані на застарілому знанні.

Це місце, де Vectorize вступає у гру. Платформа RAG цього стартапу з’єднує моделі штучного інтелекту з живими, неструктурованими джерелами даних, такими як внутрішні бази знань, інструменти співробітництва, CRM-системи та файлові системи. Надавши доступ до цих даних для завдань, керованих штучним інтелектом, Vectorize забезпечує, щоб бізнес міг генерувати більш точні, контекстно-відповідні відповіді від своїх систем штучного інтелекту. Компанія має на меті демократизувати доступ до цієї передової технології, дозволяючи розробникам і підприємствам створювати додатки штучного інтелекту, які готові до виробництва і оптимізовані для продуктивності.

Що відрізняє Vectorize: швидкі, точні, готові до виробництва трубопроводи RAG

Платформа Vectorize вирішує одну з найбільш значимих перешкод у даних, керованих штучним інтелектом: складність управління і векторизації неструктурованих даних. Хоча традиційні інструменти штучного інтелекту зосереджені на структурованих даних, Vectorize пропонує унікальне рішення для використання потенціалу неструктурованих даних, які становлять більшу частину інформації, доступної в більшості організацій.

У центрі платформи Vectorize лежить її трубопровід RAG, готовий до виробництва, який дозволяє підприємствам перетворити свої неструктуровані дані у оптимізовані індекси векторного пошуку. Ця можливість дозволяє безшовно інтегрувати відповідні дані у великі мовні моделі, надавши штучному інтелекту контекст, необхідний для отримання точних результатів. На відміну від інших платформ, які вимагають тривалого налаштування 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 вміст, який можна використовувати LLM.
2. Оцінка: Vectorize оцінює кілька стратегій фрагментації і вкладення паралельно, кількісно оцінюючи результати кожного, щоб знайти оптимальну конфігурацію. Підприємства можуть використовувати рекомендацію Vectorize або вибрати свою власну стратегію.
3. Розгортання: Після вибору оптимальної конфігурації векторів користувачі можуть розгорнути трубопровід векторного пошуку в режимі реального часу, який автоматично оновлюється для забезпечення безперервної точності. Ця можливість у режимі реального часу є важливою для підтримання актуальності відповідей штучного інтелекту при зміні 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 можливостей штучного інтелекту у різних галузях

Можливості Vectorize виходять за рамки лише створення трубопроводів штучного інтелекту. Гнучкість платформи робить її придатною для широкого спектру галузей і застосунків. Від автоматизації продажів і створення контенту до штучного інтелекту, керованого підтримкою 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 з підтримки клієнтів у Groq, обробка даних у режимі реального часу, забезпечена Vectorize, була інструментальною у допомозі компанії керувати значно вищим об’ємом запитів клієнтів без жертвування часом відповідей або точністю.

“Обробка платформи у режимі реального часу 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 і своєчасними, при цьому суттєво скорочуючи час відповідей”.

Унікальні особливості та підхід Vectorize

Що відрізняє Vectorize у переповненому просторі штучного інтелекту, це її самообслуговуючий модель і оплата за використання, які роблять передову технологію штучного інтелекту доступною для підприємств усіх розмірів. На відміну від багатьох конкурентів, які вимагають корпоративних зобов’язань або тривалих процесів налаштування, Vectorize готова до використання негайно. Розробники і підприємства можуть зареєструватися і почати створювати трубопроводи штучного інтелекту без необхідності консультації з продажу або очікування.

Крім того, Vectorize пропонує можливість імпортувати дані з будь-якого джерела всередині організації, дозволяючи підприємствам інтегрувати різноманітні джерела даних, включаючи CRM-системи, файлові системи, бази знань і інструменти співробітництва. Як тільки дані імпортовані, Vectorize пропонує користувачам розумні варіанти підготовки даних для тестування і оптимізації різних підходів перед остаточним затвердженням їхніх трубопроводів.

Ця гнучкість розширюється на те, як дані керуються після розгортання. Користувачі можуть вибрати, з якою частотою оновлювати свої індекси пошуку на основі унікальних потреб своїх проєктів, чи то періодичні оновлення, чи синхронізація у режимі реального часу. Платформа навіть включає передові стратегії для запобігання потенційним перевантаженням, забезпечуючи, що система може обробляти дані ефективно без ризику погіршення продуктивності.

Демократизація генерації штучного інтелекту

Місія Vectorize полягає у тому, щоб зробити розробку генерації штучного інтелекту доступною для всіх, від малих розробників до великих підприємств. Платформа пропонує щедру безкоштовну версію для менших проєктів і тих, хто тільки починає досліджувати штучний інтелект, тоді як модель оплати за використання забезпечує, що клієнти платять лише за те, що вони використовують, роблячи це економічно ефективним рішенням для підприємств усіх розмірів.

Ніколас Ворд, президент компанії Koddi і ангельський інвестор у Vectorize, підкреслив потенціал платформи для того, щоб стати корнерстоун-технологією для компаній, які використовують штучний інтелект у різних галузях. “Працюючи з засновниками Vectorize в 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 і далі.”

Трансформація штучного інтелекту за допомогою трубопроводів RAG

У центрі платформи Vectorize лежить її архітектура трубопроводу RAG, яка спрощує процес перетворення неструктурованих даних у індекс векторного пошуку, який можна використовувати моделями штучного інтелекту у режимі реального часу. Цей процес є важливим для забезпечення того, щоб додатки штучного інтелекту мали доступ до найбільш точної і актуальної інформації. Трубопровід RAG зазвичай включає такі кроки:

• Витягування даних: Дані витягуються з різноманітних джерел, чи то документів, збережених у Google Drive, запитів на обслуговування клієнтів чи іншої неструктурованої інформації.
• Фрагментація і вкладення: Витягнуті дані розбиваються на фрагменти, а потім вкладені за допомогою потужних моделей, таких як OpenAI’s text-embedding-ada-002. Ці вектори зберігаються у векторній базі даних, яка утворює основу трубопроводу RAG.
• Збереження і оновлення: Як тільки дані знаходяться у векторній базі даних, їх потрібно зберегти синхронізованими з оригінальним джерелом, щоб забезпечити, що моделі штучного інтелекту завжди працюють з найбільш актуальною інформацією. Платформа RAG Vectorize автоматизує цей процес, дозволяючи користувачам оновлювати свої індекси векторного пошуку у режимі реального часу або за графіком.

Ця архітектура дозволяє великим мовним моделям витягувати необхідний контекст і надавати більш точні відповіді, знижуючи ризики галюцинацій штучного інтелекту або неправильних відповідей.

Надання можливостей наступному поколінню штучного інтелекту

Поза окремими компаніями Vectorize працює з великими 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 досвіду пошуку, керованого штучним інтелектом.

“Elastic зобов’язаний зробити створення наступного покоління досвіду пошуку легшим для розробників,” сказав Шей Банон, засновник і технічний директор Elastic. “Співробітництво з Vectorize дозволяє нам привнести наші можливості векторної бази даних Elasticsearch і гібридного пошуку до більшої кількості користувачів через платформу RAG Vectorize.”

Погляд у майбутнє: яскраве майбутнє для штучного інтелекту і Vectorize

Як підприємства продовжують інтегрувати штучний інтелект у свої операції, попит на інструменти, такі як Vectorize, буде лише зростати. З своєю унікальною комбінацією передової технології, гнучкості і доступності, Vectorize встановлює новий стандарт для того, як компанії створюють додатки, керовані штучним інтелектом.

Візія Vectorize полягає у тому, щоб надати підприємствам усіх розмірів можливість використовувати весь потенціал своїх даних і перетворити їх у діючу інтелігенцію за допомогою штучного інтелекту. Видаливши складність підготовки даних і управління трубопроводами, компанія прискорює розвиток штучного інтелекту і робить його легшим для підприємств досягнення результатів.