如何使用 Vectorize
注册和创建账户: 访问platform.vectorize.io创建一个免费账户。个人开发人员可以免费访问简单的RAG管道和RAG评估功能。
导入数据: 上传文档或使用Vectorize的内置连接器连接到外部知识管理系统、CRM、协作工具和其他数据源。
运行实验: 使用实验功能并行测试不同的分块和嵌入策略。系统将分析并量化每种方法的结果，提供推荐。
配置向量管道: 根据实验结果，选择并配置您首选的向量配置，以创建一个实时向量管道，当源数据更改时自动更新。
在RAG沙箱中测试: 使用RAG沙箱进行端到端测试。模拟用户问题以评估和优化检索性能。
选择向量数据库: 选择您首选的向量数据库（支持Pinecone、Couchbase、DataStax等）以持久化向量化数据。
部署和监控: 将向量搜索索引集成到您的LLM驱动的应用程序中。Vectorize将自动保持索引与源数据的同步，以确保准确的搜索结果。
Vectorize 常见问题
Vectorize 是一个平台，可以将非结构化数据转换为优化的向量搜索索引，用于检索增强生成（RAG）。它旨在帮助快速准确地构建 LLM 驱动的应用程序。
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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