Vectorize 的主要功能是什么？

Vectorize 提供了诸如实验功能来测试不同的策略，RAG 沙箱进行端到端测试，模拟用户问题，以及开箱即用的连接器，可以连接到各种知识库、协作平台和 CRM。

Vectorize 是如何工作的？

它的工作流程分为 3 个步骤：1）从各种组织来源导入数据 2）自动将数据转换为 AI 就绪的向量 3）将这些向量存储在您选择的向量数据库中，用于生成式 AI 应用程序。

Vectorize 可以连接哪些类型的数据源？

Vectorize 可以连接到内容管理系统、文件系统、CRM、协作工具、知识库以及组织中的各种其他流行平台。

Vectorize 的主要目的是什么？

主要目的是帮助公司在几小时内而不是几周内创建生成式 AI 应用程序和提高生产力的副驾，通过将组织知识转换为 RAG 应用程序的 AI 就绪向量。

Vectorize 可以与不同的向量数据库一起工作吗？

是的，Vectorize 可以将向量持久化到您选择的向量数据库中，Pinecone 是源代码中提到的一个支持的数据库。

Vectorize

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Vectorize是一个生产就绪的AI平台，将非结构化数据转换为专门为检索增强生成（RAG）设计的优化向量搜索索引，实现快速准确的AI应用开发。

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https://vectorize.io/?ref=aipure&utm_source=aipure

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更新于：2025年02月16日

Vectorize 月度流量趋势

Vectorize 的访问量增长了 26.4%，达到 85,595 次访问。这种增长归功于其 云规模 RAG 管道引擎和 向量数据库填充功能，这些功能增强了数据管理和处理能力。

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什么是 Vectorize

Vectorize是一个全面的平台，旨在为构建者和企业民主化生成式AI的未来。它基于每个开发人员都可以成为生成式AI开发人员的原则，作为将组织知识转化为AI就绪向量的强大解决方案。该平台专门帮助开发人员和企业以小时而不是周或月的速度构建生产就绪的生成式AI应用，使高级AI功能更加可访问和高效。

Vectorize 的主要功能

Vectorize 是一个全面的平台，旨在使用基于检索的生成（RAG）构建 LLM 驱动的应用程序。它提供自动实验、数据向量化和集成功能，帮助开发人员将非结构化数据转化为优化的向量搜索索引。该平台包括测试不同策略的功能、通过 RAG 沙箱进行端到端测试以及模拟用户问题的工具，使构建和优化 AI 应用程序变得更加容易。

自动化实验引擎: 根据独特数据和用例提供优化 RAG 结果的定量建议

开箱即用的连接器: 与各种知识库、CRM 和协作平台集成，方便数据导入

RAG 沙箱: 支持端到端测试和向量化策略的优化

向量数据库集成: 自动在首选的向量数据库中创建和更新向量索引