Vectorize 的主要功能是什麼？

Vectorize 提供了多種功能，如實驗功能來測試不同的策略，RAG 沙箱用於端到端測試，模擬用戶問題，以及開箱即用的連接器，可以連接到各種知識庫、協作平台和 CRM。

Vectorize 是如何工作的？

它的工作原理分為 3 個步驟：1) 從各種組織來源導入數據 2) 自動將數據轉換為 AI 就緒向量 3) 將這些向量存儲在您選擇的向量數據庫中，以供生成式 AI 應用程序使用。

Vectorize 可以連接到哪些類型的數據源？

Vectorize 可以連接到內容管理系統、文件系統、CRM、協作工具、知識庫以及組織內的其他各種流行平台。

Vectorize 的主要目的是什麼？

主要目的是幫助公司在幾個小時而不是幾週內，通過將組織知識轉換為 RAG 應用程序的 AI 就緒向量，創建生成式 AI 應用程序和提高生產力的協同機器人。

Vectorize 可以與不同的向量數據庫一起工作嗎？

是的，Vectorize 可以將向量存儲到您選擇的向量數據庫中，Pinecone 是源中提到的支持的數據庫之一。

Vectorize

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Vectorize 是一個生產就緒的 AI 平台，將非結構化數據轉化為專門設計用於檢索增強生成（RAG）的優化向量搜索索引，使快速且準確的 AI 應用程序開發成為可能。

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更新時間：2025年02月16日

Vectorize 每月流量趨勢

Vectorize 的流量增長了 26.4%，達到 85,595 次訪問。這種增長可歸功於其 雲端規模的 RAG 管道引擎和 向量資料庫填充功能，這些功能增強了數據管理和處理能力。

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什麼是 Vectorize

Vectorize 是一個全面的平台，旨在為開發者和企業民主化生成式 AI 的未來。該平台基於每個開發者都可以成為生成式 AI 開發者的原則，為將組織知識轉化為 AI 準備的向量提供強大的解決方案。該平台專門幫助開發者和企業在數小時內而不是數週或數月內構建生產就緒的生成式 AI 應用程序，使先進的 AI 功能更加易於使用和高效。

Vectorize 的主要功能

Vectorize 是一個全面的平台，專門用於使用檢索增強生成（RAG）技術構建 LLM 驅動的應用程序。它提供了自動化實驗、數據向量化和集成功能，幫助開發者將非結構化數據轉化為優化的向量搜索索引。該平台包括測試不同策略的功能、通過 RAG 沙箱進行端到端測試，以及模擬用戶問題的工具，使構建和改進 AI 應用程序變得更加容易。

自動化實驗引擎: 根據獨特的數據和使用案例，提供最佳 RAG 結果的定量建議

開箱即用的連接器: 與各種知識庫、CRM 和協作平台集成，方便數據導入

RAG 沙箱: 支持端到端測試和向量化策略的改進

向量數據庫集成: 自動在首選的向量數據庫中創建和更新向量索引