Vectorize 사용법
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.
더 보기Vectorize 사용 방법
가입 및 계정 생성: platform.vectorize.io를 방문하여 무료 계정을 생성합니다. 개인 개발자는 간단한 RAG 파이프라인 및 RAG 평가 기능에 무료로 접근할 수 있습니다.
데이터 가져오기: 문서를 업로드하거나 Vectorize의 내장 커넥터를 사용하여 외부 지식 관리 시스템, CRM, 협업 도구 및 기타 데이터 소스에 연결합니다.
실험 실행: 실험 기능을 사용하여 다양한 청크화 및 임베딩 전략을 병렬로 테스트합니다. 시스템은 각 접근 방식의 결과를 분석하고 정량화하여 권장 사항을 제공합니다.
벡터 파이프라인 구성: 실험 결과를 기반으로 선호하는 벡터 구성을 선택하고 구성하여 소스 데이터가 변경될 때 자동으로 업데이트되는 실시간 벡터 파이프라인을 생성합니다.
RAG 샌드박스에서 테스트: 설정의 엔드 투 엔드 테스트를 위해 RAG 샌드박스를 사용합니다. 사용자 질문을 시뮬레이션하여 검색 성능을 평가하고 개선합니다.
벡터 데이터베이스 선택: 벡터화된 데이터를 지속하기 위해 선호하는 벡터 데이터베이스(예: Pinecone, Couchbase, DataStax 등)를 선택합니다.
배포 및 모니터링: 벡터 검색 인덱스를 LLM 기반 애플리케이션에 통합합니다. Vectorize는 정확한 검색 결과를 보장하기 위해 인덱스를 소스 데이터와 자동으로 동기화합니다.
Vectorize 자주 묻는 질문
Vectorize는 비구조적 데이터를 검색 증강 생성(RAG)을 위한 최적화된 벡터 검색 인덱스로 변환하는 플랫폼입니다. 이는 LLM 기반 애플리케이션을 빠르고 정확하게 구축하는 데 도움을 주기 위해 설계되었습니다.
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.
과거 트래픽 보기
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Gait
Gait는 AI 지원 코드 생성을 버전 관리와 통합하여 팀이 AI 생성 코드 맥락을 효율적으로 추적, 이해 및 공유할 수 있도록 하는 협업 도구입니다.
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invoices.dev는 개발자의 Git 커밋에서 직접 청구서를 생성하는 자동화된 청구 플랫폼으로, GitHub, Slack, Linear 및 Google 서비스와의 통합 기능을 제공합니다.
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EasyRFP는 RFP(제안 요청) 응답을 간소화하고 딥 러닝 기술을 통해 실시간 현장 표현형을 가능하게 하는 AI 기반 엣지 컴퓨팅 툴킷입니다.
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