Vectorize 기능

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Vectorize는 비구조적 데이터를 검색 증강 생성(RAG)을 위해 특별히 설계된 최적화된 벡터 검색 인덱스로 변환하는 생산 준비 AI 플랫폼으로, 빠르고 정확한 AI 애플리케이션 개발을 가능하게 합니다.

추가 정보

Vectorize 사용 방법 및 FAQ

Vectorize의 주요 기능

Vectorize는 검색 증강 생성(RAG)을 사용하여 LLM 기반 애플리케이션을 구축하기 위해 설계된 종합 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 자동화된 실험, 데이터 벡터화 및 통합 기능을 제공하여 개발자가 비구조적 데이터를 최적화된 벡터 검색 인덱스로 변환할 수 있도록 돕습니다. 이 플랫폼은 다양한 전략을 테스트할 수 있는 기능, RAG 샌드박스를 통한 엔드 투 엔드 테스트, 사용자 질문을 시뮬레이션할 수 있는 도구를 포함하여 AI 애플리케이션을 더 쉽게 구축하고 개선할 수 있도록 합니다.

자동화된 실험 엔진: 고유한 데이터 및 사용 사례를 기반으로 최적의 RAG 결과를 위한 정량적 추천 제공

즉시 사용 가능한 커넥터: 다양한 지식 저장소, CRM 및 협업 플랫폼과 통합하여 데이터 가져오기 용이

RAG 샌드박스: 벡터화 전략의 엔드 투 엔드 테스트 및 개선 가능

벡터 데이터베이스 통합: 선호하는 벡터 데이터베이스에서 벡터 인덱스를 자동으로 생성 및 업데이트

Vectorize의 사용 사례

기업 지식 관리: 내부 문서 및 지식 기반을 AI 기반 검색 시스템으로 변환

고객 경험 향상: 회사 데이터 및 문서를 사용하여 AI 기반 고객 서비스 솔루션 구축

생산성 도구 개발: 조직 지식을 활용하는 AI 코파일럿 및 어시스턴트 생성

장점

빠른 구현 - 개발 시간을 주에서 시간으로 단축

규정 준수 및 규제에 중점을 둔 기업 준비 완료

더 나은 정확성을 위한 자동화된 최적화

단점

상대적으로 새로운 플랫폼으로 제한된 실적

기능을 완전히 활용하려면 기술 전문 지식이 필요할 수 있음

Vectorize 월간 트래픽 동향

Vectorize는 트래픽이 9.0% 감소하여 총 78.5K 방문을 기록했습니다. Deep Research의 베타 출시와 대규모 언어 모델(LLM)과의 원활한 데이터 연결에도 불구하고, 이러한 기능들은 제한된 인지도나 다른 벡터 데이터베이스와의 치열한 경쟁으로 인해 사용자를 유지하거나 유치하기에 충분하지 않았을 수 있습니다.

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