Vectorize 使用方法
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。
查看更多如何使用 Vectorize
註冊並創建帳戶: 訪問 platform.vectorize.io 以創建免費帳戶。單獨開發者可以免費訪問簡單的 RAG 管道和 RAG 評估功能。
導入數據: 上傳文檔或使用 Vectorize 的內置連接器連接到外部知識管理系統、CRM、協作工具和其他數據源。
運行實驗: 使用實驗功能並行測試不同的切片和嵌入策略。系統將分析並量化每種方法的結果，以提供建議。
配置向量管道: 根據實驗結果，選擇並配置您偏好的向量配置，以創建當源數據變更時自動更新的實時向量管道。
在 RAG 沙箱中測試: 使用 RAG 沙箱進行端到端測試。模擬用戶問題以評估和改進檢索性能。
選擇向量數據庫: 選擇您偏好的向量數據庫（支持 Pinecone、Couchbase、DataStax 等）以持久化向量化的數據。
部署和監控: 將向量搜索索引集成到您的 LLM 驅動的應用程序中。Vectorize 將自動保持索引與源數據同步，以確保準確的搜索結果。
Vectorize 常見問題
Vectorize 是一個平台，可以將非結構化數據轉換為優化的向量搜索索引，用於檢索增強生成（RAG）。它旨在幫助快速而準確地構建 LLM 驅動的應用程序。
Vectorize 每月流量趨勢
Vectorize 的流量下降了 9.0%，總共有 78.5K 次訪問。儘管推出了 Deep Research 測試版以及其 與大型語言模型 (LLMs) 的無縫數據連接，但這些功能可能還不足以留住或吸引用戶，可能是由於認知度有限或來自其他向量數據庫的激烈競爭。
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