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
Vectorize 的使用场景
企业知识管理: 将内部文档和知识库转化为 AI 驱动的搜索系统
客户体验提升: 使用公司数据和文档构建 AI 驱动的客户服务解决方案
生产力工具开发: 创建利用组织知识的 AI 协助工具和助手
优点
快速实施 - 将开发时间从几周缩短到几小时
企业级，注重合规性和法规
自动优化以提高准确性
缺点
相对较新的平台，记录有限
可能需要技术专长才能充分利用其功能
Vectorize 月度流量趋势
Vectorize 的流量下降了 9.0%，总访问量为 78.5K。尽管推出了深度研究测试版并实现了与大语言模型（LLMs）的无缝数据连接，但这些功能可能还不足以留住或吸引用户，这可能是由于认知度有限或来自其他向量数据库的激烈竞争所致。
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