Vectorize 使い方

Vectorizeは、非構造化データを検索強化生成(RAG)専用に最適化されたベクトル検索インデックスに変換する本番環境に適したAIプラットフォームであり、高速かつ正確なAIアプリケーションの開発を可能にします。
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Vectorizeの使い方

サインアップとアカウント作成: platform.vectorize.ioにアクセスして無料アカウントを作成します。個々の開発者は、シンプルなRAGパイプラインとRAG評価機能に無料でアクセスできます。
データのインポート: ドキュメントをアップロードするか、Vectorizeの組み込みコネクタを使用して外部の知識管理システム、CRM、コラボレーションツール、その他のデータソースに接続します。
実験の実行: 実験機能を使用して、異なるチャンク化および埋め込み戦略を並行してテストします。システムは各アプローチの結果を分析し定量化して、推奨事項を提供します。
ベクトルパイプラインの構成: 実験結果に基づいて、好みのベクトル構成を選択し構成して、ソースデータが変更されたときに自動的に更新されるリアルタイムのベクトルパイプラインを作成します。
RAGサンドボックスでのテスト: セットアップのエンドツーエンドテストのためにRAGサンドボックスを使用します。ユーザーの質問をシミュレートして、検索パフォーマンスを評価し改善します。
ベクトルデータベースの選択: ベクトル化されたデータを永続化するために、好みのベクトルデータベース(Pinecone、Couchbase、DataStaxなどをサポート)を選択します。
デプロイと監視: ベクトル検索インデックスをLLM駆動のアプリケーションに統合します。Vectorizeは、正確な検索結果を保証するために、インデックスをソースデータと自動的に同期させます。

Vectorizeのよくある質問

Vectorizeは、非構造化データを最適化されたベクトル検索インデックスに変換し、取得強化生成(RAG)のためのプラットフォームです。これは、LLM駆動のアプリケーションを迅速かつ正確に構築するのを助けるように設計されています。

Vectorize の月間トラフィック傾向

Vectorizeは、トラフィックが9.0%減少し、合計78.5Kのアクセス数となりました。Deep Researchのベータ版リリース大規模言語モデル(LLM)とのシームレスなデータ連携があったにもかかわらず、これらの機能は、認知度の低さや他のベクターデータベースとの激しい競争により、ユーザーの維持や獲得には十分ではなかった可能性があります。

過去のトラフィックを表示

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