Vectorize 籌集 360 萬美元資金，革新 AI 驅動的數據檢索技術，開發突破性的 RAG 平台

Vectorize，一家領先的 AI 驅動數據公司，已籌集 360 萬美元的種子資金，由 True Ventures 領投。這次籌資標誌著公司的一個重要里程碑，因為它推出了創新的 檢索增強生成 (RAG) 平台。該平台旨在優化企業在 AI 應用中存取和利用其專有數據的方式，Vectorize 有望革新 AI 驅動的數據檢索技術，並改變依賴 大型語言模型 (LLM) 的行業。

解決 AI 中的一個關鍵挑戰

隨著 GPT-4、Bard 和 Claude 等生成 AI 模型的不斷進步，它們的應用已經成為現代商業運營的重要組成部分。從客戶服務到銷售自動化，這些 AI 模型提高了生產力和啟用了新的功能。然而，這些模型的有效性往往受到它們無法存取最新、特定領域的信息的限制——這些信息不是模型原始訓練集的一部分。沒有實時存取相關數據，LLM 只能根據過時的知識提供通用響應。

這就是 Vectorize 的用途。該公司的 RAG 平台將 AI 模型連接到實時、非結構化的數據源，例如內部知識庫、協作工具、CRM 和檔案系統。通過使這些數據可供 AI 驅動的任務使用，Vectorize 確保企業可以從其 AI 系統生成更準確、更具上下文相關性的響應。該公司的目標是使先進技術民主化，使開發人員和企業都能夠構建生產就緒、優化性能的 AI 應用。

Vectorize 的獨特之處：快速、準確、生產就緒的 RAG 管道

Vectorize 的平台解決了 AI 驅動的數據檢索中的一個重大障礙：管理和向量化非結構化數據的困難。傳統的 AI 工具關注結構化數據，而 Vectorize 提供了一種獨特的解決方案，以利用 非結構化數據 的力量，這是大多數組織中可用的信息的主要組成部分。

Vectorize 平台的核心是其生產就緒的 RAG 管道，允許企業將其非結構化數據轉換為優化的向量搜索索引。這使得相關數據可以無縫地集成到大型語言模型中，為 AI 提供了生成準確結果所需的上下文。與其他需要大量設定或手動干預的平台不同，Vectorize 提供了一個直觀的三步驟過程：

1. 導入：用戶可以輕鬆上傳文檔或連接外部知識管理系統。一旦連接，Vectorize 就會提取自然語言內容，該內容可以由 LLM 使用。
2. 評估：Vectorize 並行評估多個分塊和嵌入策略，量化每個結果以找到最佳配置。企業可以使用 Vectorize 的推薦或選擇自己的策略。
3. 部署：選擇最佳向量配置後，用戶可以部署實時向量管道，該管道會自動更新以確保連續的準確性。這個實時功能對於保持 AI 響應的最新性至關重要，因為企業數據不斷演變。

通過自動化這些步驟，Vectorize 加速了為 AI 應用程序準備數據的過程，將開發時間從幾周或幾個月縮短到幾小時。

在各行各業推動 AI 的發展

Vectorize 的能力遠遠超出了構建 AI 管道。該平台的靈活性使其適合廣泛的行業和應用。從銷售自動化和內容創建到 AI 驅動的客戶支持，RAG 平台正在幫助公司發揮其 AI 投資的全部潛力。

例如，Groq，一家領先的 AI 硬件公司，實施了 Vectorize 的 RAG 平台，以擴大其客戶支持運營，在快速增長期間。根據 Groq 客戶支持高級總監 Eric McAllister 的說法，Vectorize 啟用的實時數據處理對於公司管理更高卷的客戶查詢而不犧牲響應時間或準確性至關重要。

“該平台的實時處理允許我們的 AI 代理立即從每次更新和每次客戶交互中學習，”McAllister 說。“這意味著我們可以以更準確和及時的答案處理更高的查詢量，同时大大降低響應時間。”

Vectorize 的獨特功能和方法

Vectorize 在擁擠的 AI 空間中脫穎而出的原因是其 自助服務模型 和 按使用付費 的價格，這使得先進的 AI 技術對所有規模的企業都可及。與許多競爭對手不同，競爭對手需要企業承諾或長時間的入職流程，Vectorize 可以立即使用。開發人員和企業可以註冊並開始構建 AI 管道，而無需銷售咨詢或等待期。

此外，Vectorize 提供了從組織內的任何地方導入數據的能力，允許企業集成多樣的數據源，包括 CRM、檔案系統、知識庫和協作工具。一旦導入，Vectorize 將為用戶提供智能數據準備選項，以測試和優化不同的方法，然後最終確定其管道。

這種靈活性延伸到數據在部署後的管理方式。用戶可以根據其項目的唯一需求選擇更新其搜索索引的頻率，無論是偶爾更新還是實時同步。該平台甚至包括了先進的策略，以防止潛在的過載，確保系統可以高效地處理數據而不會犧牲性能。

民主化生成 AI

Vectorize 的使命是使生成 AI 開發對所有人都可及，从小型開發人員到大型企業。該平台的慷慨免費層支持較小的項目和那些剛剛開始探索 AI 的人，而按使用付費的模式確保客戶只為其使用的內容付費，使其成為所有規模企業的成本有效解決方案。

Nicholas Ward，Koddi 總裁和 Vectorize 的天使投資者，強調了該平台成為各行各業公司的基石技術的潛力。“在過去與 Vectorize 的創始人合作過之後，我親眼見證了他們解決複雜數據挑戰的能力。RAG 平台即將成為各行各業公司的基石技術，从廣告科技到金融科技等等。”

使用 RAG 管道轉化 AI

Vectorize 平台的核心是其 RAG 管道架構，它簡化了將非結構化數據轉換為向量搜索索引的過程，以便 AI 模型可以在實時中使用。這個過程對於確保 AI 應用程序具有最準確和最新的數據至關重要。RAG 管道通常涉及以下步驟：

• 攝取：數據從各種來源攝取，無論是 Google Drive 中存儲的文檔、客戶服務請求還是其他非結構化信息。
• 分塊和嵌入：提取的數據被分成塊並使用強大的模型（如 OpenAI 的 text-embedding-ada-002）進行嵌入。這些向量存儲在 向量數據庫 中，形成 RAG 管道的基礎。
• 持續和刷新：一旦數據在向量數據庫中，則必須與原始來源同步，以確保 AI 模型始終使用最新的信息。Vectorize 的 RAG 平台自動化了此過程，允許用戶在實時或按計劃更新其向量索引。

這種架構使 大型語言模型 能夠檢索必要的上下文並提供更精確的響應，從而降低了 AI 妄想或錯誤答案的風險。

推動下一代 AI 的發展

超越個別公司，Vectorize 正在與 AI 生態系統中的主要玩家合作，包括 Elastic，一家搜索公司。這次合作是通過 Vectorize 的 RAG 平台擴展 Elastic 的向量搜索功能，啟用開發人員構建下一代 AI 驅動的搜索體驗。

“Elastic 致力於使開發人員更容易構建下一代搜索體驗，”Elastic 的創始人和 CTO Shay Banon 說。“與 Vectorize 合作使我們能夠通過 Vectorize 的 RAG 平台為更多用戶提供 Elasticsearch 向量數據庫和混合搜索功能。”

展望未來：AI 和 Vectorize 的光明前景

隨著企業繼續將 AI 集成到其運營中，對於像 Vectorize 這樣的工具的需求只會增加。憑藉其尖端技術、靈活性和可負擔性，Vectorize 正在為企業構建 AI 驅動的應用程序設定新的標準。

Vectorize 的願景很明確：使所有規模的企業都能夠發揮其數據的全部潛力，並通過 AI 將其轉化為可行的智慧。通過消除數據準備和管道管理的複雜性，該公司正在加速 AI 的發展，使企業更容易實現成果。