Vectorize Anleitung
Vectorize ist eine produktionsbereite KI-Plattform, die unstrukturierte Daten in optimierte Vektorsuchindizes umwandelt, die speziell für Retrieval Augmented Generation (RAG) entwickelt wurden, und die schnelle und genaue Entwicklung von KI-Anwendungen ermöglicht.
Mehr anzeigenWie verwendet man Vectorize
Registrieren und Konto erstellen: Besuchen Sie platform.vectorize.io, um ein kostenloses Konto zu erstellen. Einzelne Entwickler können die einfache RAG-Pipeline und RAG-Bewertungsfunktionen kostenlos nutzen.
Daten importieren: Laden Sie Dokumente hoch oder verbinden Sie sich mit externen Wissensmanagementsystemen, CRMs, Kollaborationstools und anderen Datenquellen mithilfe der integrierten Connectoren von Vectorize.
Experimente durchführen: Verwenden Sie die Experimente-Funktion, um verschiedene Chunking- und Einbettungsstrategien parallel zu testen. Das System analysiert und quantifiziert die Ergebnisse jeder Methode, um Empfehlungen zu geben.
Vektor-Pipeline konfigurieren: Wählen und konfigurieren Sie basierend auf den Experimentergebnissen Ihre bevorzugte Vektorkonfiguration, um eine Echtzeit-Vektor-Pipeline zu erstellen, die sich automatisch aktualisiert, wenn sich die Quelldaten ändern.
Im RAG-Sandbox testen: Verwenden Sie die RAG-Sandbox für End-to-End-Tests Ihrer Einrichtung. Simulieren Sie Benutzerfragen, um die Abrufleistung zu bewerten und zu verfeinern.
Vektordatenbank auswählen: Wählen Sie Ihre bevorzugte Vektordatenbank (unterstützt Pinecone, Couchbase, DataStax und andere), um die vektorisierte Daten zu speichern.
Bereitstellen und Überwachen: Integrieren Sie die Vektorsuchindizes in Ihre LLM-gestützten Anwendungen. Vectorize hält die Indizes automatisch mit den Quelldaten synchronisiert, um genaue Suchergebnisse zu gewährleisten.
Vectorize FAQs
Vectorize ist eine Plattform, die unstrukturierte Daten in optimierte Vektorsuchindizes für die retrieval-unterstützte Generierung (RAG) umwandelt. Sie wurde entwickelt, um den schnellen und genauen Aufbau von LLM-gestützten Anwendungen zu unterstützen.
Vectorize Monatliche Traffic-Trends
Vectorize verzeichnete einen 9,0%igen Rückgang des Traffics auf insgesamt 78,5K Besuche. Trotz des Beta-Launches von Deep Research und seiner nahtlosen Datenverbindung mit Large Language Models (LLMs) waren diese Funktionen möglicherweise nicht ausreichend, um Nutzer zu halten oder zu gewinnen, was eventuell auf begrenzte Bekanntheit oder starke Konkurrenz durch andere Vektordatenbanken zurückzuführen ist.
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