Vectorize 3.6 میلیون دلار جمع آوری کرد تا انقلابی در بازیابی داده های مبتنی بر هوش مصنوعی با پلتفرم پیشگامانه RAG ایجاد کند.

برداریدیک استارتاپ پیشگام در فضای داده مبتنی بر هوش مصنوعی، 3.6 میلیون دلار سرمایه اولیه به رهبری سرمایه گذاری واقعی. این تأمین مالی نقطه عطف مهمی برای شرکت است، زیرا نوآوری خود را راه اندازی می کند بازیابی نسل افزوده پلت فرم (RAG). Vectorize که برای بهینه‌سازی نحوه دسترسی کسب‌وکارها و استفاده از داده‌های اختصاصی خود در برنامه‌های هوش مصنوعی طراحی شده است، آماده است انقلابی در بازیابی داده‌های مبتنی بر هوش مصنوعی ایجاد کند و صنایع متکی به آن را متحول کند. مدل های زبان بزرگ (LLMs).

پرداختن به یک چالش حیاتی در هوش مصنوعی

همانطور که مدل‌های هوش مصنوعی مولد مانند GPT-4، Bard و Claude به پیشرفت خود ادامه می‌دهند، برنامه‌های کاربردی آن‌ها به طور فزاینده‌ای در عملیات تجاری مدرن یکپارچه می‌شوند. از خدمات مشتری گرفته تا اتوماسیون فروش، این مدل‌های هوش مصنوعی بهره‌وری را افزایش داده و قابلیت‌های جدیدی را فعال می‌کنند. با این حال، کارایی این مدل ها اغلب به دلیل ناتوانی آنها در دسترسی به اطلاعات به روز و خاص دامنه محدود می شود – داده های مهمی که بخشی از مجموعه آموزشی اصلی مدل نیستند. بدون دسترسی هم‌زمان به داده‌های مربوطه، LLM‌ها فقط می‌توانند پاسخ‌های عمومی را بر اساس دانش قدیمی ارائه دهند.

این همان جایی است که Vectorize وارد می‌شود. پلتفرم RAG استارت‌آپ، مدل‌های هوش مصنوعی را به منابع داده زنده و بدون ساختار مانند پایگاه‌های دانش داخلی، ابزارهای همکاری، CRM و سیستم‌های فایل متصل می‌کند. با در دسترس قرار دادن این داده‌ها برای وظایف مبتنی بر هوش مصنوعی، Vectorize تضمین می‌کند که کسب‌وکارها می‌توانند پاسخ‌های دقیق‌تر و مرتبط‌تری را از سیستم‌های هوش مصنوعی خود تولید کنند. هدف این شرکت دموکراتیک کردن دسترسی به این فناوری پیشرفته است و به توسعه‌دهندگان و شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا برنامه‌های هوش مصنوعی بسازند که برای تولید آماده و برای عملکرد بهینه شده باشند.

آنچه Vectorize را متمایز می کند: خطوط لوله RAG سریع، دقیق و آماده برای تولید

پلتفرم Vectorize با یکی از مهم‌ترین موانع در بازیابی داده‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مقابله می‌کند: مشکل مدیریت و برداری داده‌های بدون ساختار. در حالی که ابزارهای سنتی هوش مصنوعی بر داده های ساختاریافته تمرکز می کنند، Vectorize یک راه حل منحصر به فرد برای استفاده از قدرت ارائه می دهد داده های بدون ساختار، که بخش عمده ای از اطلاعات موجود در اکثر سازمان ها را تشکیل می دهد.

هسته اصلی پلتفرم Vectorize خط لوله RAG آماده تولید آن است که به کسب و کارها اجازه می دهد داده های بدون ساختار خود را به فهرست های جستجوی برداری بهینه تبدیل کنند. این قابلیت ادغام یکپارچه داده‌های مربوطه را در مدل‌های زبانی بزرگ امکان‌پذیر می‌سازد و زمینه‌ای را که برای تولید نتایج دقیق به هوش مصنوعی نیاز دارد، می‌دهد. برخلاف سایر پلتفرم‌هایی که نیاز به راه‌اندازی گسترده یا مداخله دستی دارند، Vectorize یک فرآیند سه مرحله‌ای بصری را ارائه می‌کند:

1. واردات: کاربران می توانند به راحتی اسناد را آپلود کنند یا سیستم های مدیریت دانش خارجی را به هم متصل کنند. پس از اتصال، Vectorize محتوای زبان طبیعی را استخراج می کند که می تواند توسط LLM استفاده شود.
2. ارزیابی کنید: Vectorize چندین استراتژی تکه تکه کردن و جاسازی را به صورت موازی ارزیابی می کند و نتایج هر کدام را برای یافتن پیکربندی بهینه کمی می کند. کسب و کارها می توانند از توصیه Vectorize استفاده کنند یا استراتژی خود را انتخاب کنند.
3. مستقر کنید: پس از انتخاب پیکربندی بردار بهینه، کاربران می توانند خط لوله برداری بلادرنگ را اجرا کنند که به طور خودکار به روز می شود تا از دقت مداوم اطمینان حاصل شود. این قابلیت بلادرنگ برای به‌روز نگه داشتن پاسخ‌های هوش مصنوعی با تکامل داده‌های کسب‌وکار بسیار مهم است.

با خودکار کردن این مراحل، Vectorize روند آماده سازی داده ها برای برنامه های کاربردی هوش مصنوعی را تسریع می بخشد و زمان توسعه را از هفته ها یا ماه ها به ساعت ها کاهش می دهد.

توانمندسازی هوش مصنوعی در سراسر صنایع

قابلیت‌های Vectorize فراتر از ساخت خطوط لوله هوش مصنوعی است. انعطاف پذیری این پلت فرم آن را برای طیف وسیعی از صنایع و کاربردها مناسب می کند. از اتوماسیون فروش و تولید محتوا گرفته تا پشتیبانی مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی، پلتفرم RAG به شرکت‌ها کمک می‌کند تا پتانسیل کامل سرمایه‌گذاری‌های هوش مصنوعی خود را آزاد کنند.

به عنوان مثال، گروکیک شرکت سخت‌افزاری پیشرو در هوش مصنوعی، پلتفرم RAG Vectorize را برای مقیاس‌بندی عملیات پشتیبانی مشتری خود در طول یک دوره رشد سریع پیاده‌سازی کرد. به گفته اریک مک آلیستر، مدیر پشتیبانی مشتری در Groq، پردازش بی‌درنگ داده‌های فعال‌شده توسط Vectorize در کمک به شرکت در مدیریت حجم بسیار بالاتری از درخواست‌های مشتری بدون به خطر انداختن زمان پاسخ‌دهی یا دقت، مفید بوده است.

مک آلیستر گفت: «پردازش بلادرنگ این پلتفرم به عامل هوش مصنوعی ما اجازه می‌دهد تا فوراً از هر به‌روزرسانی ما و هر تعامل با مشتری بیاموزد». این بدان معناست که ما می‌توانیم با پاسخ‌هایی که دقیق‌تر و به‌موقع‌تر هستند، حجم قابل‌توجهی از پرسش‌ها را مدیریت کنیم و در عین حال زمان پاسخ‌دهی را به‌طور چشمگیری کاهش دهیم.»

ویژگی ها و رویکرد منحصر به فرد Vectorize

چیزی که Vectorize را در فضای شلوغ هوش مصنوعی متمایز می کند، آن است مدل سلف سرویس و پرداخت به عنوانقیمت گذاری you-go، که فناوری پیشرفته هوش مصنوعی را برای مشاغل در هر اندازه قابل دسترسی می کند. بر خلاف بسیاری از رقبا که به تعهدات سازمانی یا فرآیندهای طولانی مدت نیاز دارند، Vectorize بلافاصله آماده استفاده است. توسعه دهندگان و کسب و کارها می توانند ثبت نام کنند و بدون نیاز به مشاوره فروش یا دوره انتظار، ساخت خطوط لوله هوش مصنوعی را شروع کنند.

علاوه بر این، Vectorize امکان وارد کردن داده ها را از هر کجای سازمان ارائه می دهد و به کسب و کارها اجازه می دهد منابع داده های متنوعی از جمله CRM، سیستم های فایل، پایگاه های دانش و ابزارهای همکاری را یکپارچه کنند. پس از وارد کردن، Vectorize گزینه‌های آماده‌سازی داده‌های هوشمند را برای آزمایش و بهینه‌سازی رویکردهای مختلف قبل از نهایی کردن خطوط لوله در اختیار کاربران قرار می‌دهد.

این انعطاف پذیری به نحوه مدیریت داده ها پس از استقرار گسترش می یابد. کاربران می‌توانند تعداد دفعات به‌روزرسانی فهرست‌های جستجوی خود را بر اساس نیازهای منحصربه‌فرد پروژه‌هایشان، چه نیاز به به‌روزرسانی‌های گاه به گاه یا همگام‌سازی بلادرنگ داشته باشند، انتخاب کنند. این پلتفرم حتی شامل استراتژی‌های پیشرفته برای جلوگیری از اضافه‌بارهای احتمالی است که تضمین می‌کند سیستم می‌تواند داده‌ها را به طور کارآمد و بدون خطر کاهش عملکرد مدیریت کند.

دموکراتیک کردن هوش مصنوعی مولد

ماموریت Vectorize این است که توسعه هوش مصنوعی مولد را برای همه، از توسعه دهندگان کوچک گرفته تا شرکت های بزرگ، در دسترس قرار دهد. سطح رایگان سخاوتمندانه این پلتفرم از پروژه‌های کوچکتر و کسانی که تازه شروع به کشف هوش مصنوعی کرده‌اند پشتیبانی می‌کند، در حالی که مدل پرداخت در صورت تمایل تضمین می‌کند که مشتریان فقط برای آنچه استفاده می‌کنند پرداخت می‌کنند و آن را به یک راه‌حل مقرون‌به‌صرفه برای کسب‌وکارها در هر اندازه تبدیل می‌کند. .

نیکلاس وارد، رئیس شرکت Koddi و یک سرمایه‌گذار فرشته در Vectorize، بر پتانسیل این پلتفرم برای تبدیل شدن به یک فناوری سنگ بنای شرکت‌هایی که از هوش مصنوعی در طیف وسیعی از صنایع استفاده می‌کنند، تاکید کرد. من با موسسان Vectorize در گذشته کار کرده ام، به طور مستقیم توانایی آنها را برای مقابله با چالش های داده پیچیده دیده ام. پلتفرم RAG قرار است به فناوری سنگ بنای شرکت هایی تبدیل شود که از هوش مصنوعی استفاده می کنند، از adtech گرفته تا فین تک و فراتر از آن.

تبدیل هوش مصنوعی با خطوط لوله RAG

در قلب پلتفرم Vectorize، معماری خط لوله RAG آن قرار دارد، که فرآیند تبدیل داده‌های بدون ساختار را به یک فهرست جستجوی برداری که می‌تواند در زمان واقعی توسط مدل‌های هوش مصنوعی استفاده شود، ساده می‌کند. این فرآیند برای اطمینان از اینکه برنامه‌های هوش مصنوعی به دقیق‌ترین و به‌روزترین داده‌ها دسترسی دارند، حیاتی است. خط لوله RAG معمولاً شامل مراحل زیر است:

• بلع: داده ها از منابع مختلفی دریافت می شوند، خواه اسناد ذخیره شده در Google Drive، درخواست های خدمات مشتری یا سایر اطلاعات بدون ساختار باشد.
• خرد کردن و جاسازی: داده‌های استخراج‌شده به قطعات تقسیم می‌شوند و سپس با استفاده از مدل‌های قدرتمندی مانند OpenAI’s text-embedding-ada-002 جاسازی می‌شوند. این بردارها در a ذخیره می شوند پایگاه داده برداری، که شالوده خط لوله RAG را تشکیل می دهد.
• ماندگاری و طراوت: هنگامی که داده ها در پایگاه داده برداری قرار می گیرند، باید با منبع اصلی هماهنگ شوند تا اطمینان حاصل شود که مدل های هوش مصنوعی همیشه با آخرین اطلاعات کار می کنند. پلتفرم RAG Vectorize این فرآیند را خودکار می کند و به کاربران امکان می دهد فهرست های برداری خود را در زمان واقعی یا بر اساس یک برنامه به روز کنند.

این معماری را قادر می سازد مدل های زبان بزرگ برای بازیابی زمینه لازم و ارائه پاسخ های دقیق تر، کاهش خطرات توهمات هوش مصنوعی یا پاسخ های نادرست.

تقویت نسل بعدی هوش مصنوعی

علاوه بر شرکت‌های منفرد، Vectorize با بازیگران اصلی در اکوسیستم هوش مصنوعی از جمله کار می‌کند الاستیک، شرکت جستجو. این همکاری در حال گسترش استفاده از قابلیت‌های جستجوی برداری Elastic از طریق پلتفرم Vectorize RAG است و توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا نسل بعدی تجارب جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی را ایجاد کنند.

Elastic متعهد است که ساختن تجارب جستجوی نسل بعدی را برای توسعه‌دهندگان آسان‌تر کند.” گفت شای بانون، بنیانگذار و مدیر ارشد فناوری الاستیک. کار با Vectorize به ما این امکان را می دهد که پایگاه داده برداری Elasticsearch و قابلیت های جستجوی ترکیبی خود را از طریق پلتفرم Vectorize RAG به کاربران بیشتری ارائه دهیم.

به دنبال آینده: آینده ای روشن برای هوش مصنوعی و Vectorize

همانطور که کسب و کارها به ادغام هوش مصنوعی در عملیات خود ادامه می دهند، تقاضا برای ابزارهایی مانند Vectorize فقط افزایش می یابد. با ترکیب منحصر به فرد خود از فناوری پیشرفته، انعطاف پذیری و مقرون به صرفه بودن، بردارید استاندارد جدیدی برای نحوه ساخت اپلیکیشن های مبتنی بر هوش مصنوعی توسط شرکت ها ایجاد می کند.

چشم انداز Vectorize روشن است: توانمندسازی مشاغل در هر اندازه برای استفاده از پتانسیل کامل داده های خود و تبدیل آن به هوش قابل اجرا از طریق هوش مصنوعی. این شرکت با حذف پیچیدگی آماده سازی داده ها و مدیریت خط لوله، توسعه هوش مصنوعی را تسریع می بخشد و دستیابی به نتایج را برای مشاغل آسان تر می کند.