Vectorize, uma startup pioneira no espaço de dados orientado por IA, garantiu US$ 3,6 milhões em financiamento inicial liderado pela True Ventures. Este financiamento representa um marco significativo para a empresa, ao lançar sua inovadora plataforma Retrieval Augmented Era (RAG). Projetado para otimizar a forma como as empresas acessam e utilizam seus dados proprietários em aplicativos de IA, o Vectorize está preparado para revolucionar a recuperação de dados baseada em IA e transformar indústrias que dependem de grandes modelos de linguagem (LLMs).
Enfrentando um desafio essential em IA
À medida que os modelos generativos de IA, como GPT-4, Bard e Claude, continuam a avançar, as suas aplicações tornam-se cada vez mais integrantes das operações empresariais modernas. Do atendimento ao cliente à automação de vendas, esses modelos de IA aumentam a produtividade e permitem novos recursos. No entanto, a eficácia destes modelos é muitas vezes limitada pela sua incapacidade de aceder a informações atualizadas e específicas do domínio – dados cruciais que não fazem parte do conjunto de treino unique do modelo. Sem acesso em tempo actual a dados relevantes, os LLMs só podem fornecer respostas genéricas baseadas em conhecimentos desatualizados.
É aqui que entra a Vectorize. A plataforma RAG da startup conecta modelos de IA a fontes de dados não estruturadas e ativas, como bases de conhecimento internas, ferramentas de colaboração, CRMs e sistemas de arquivos. Ao disponibilizar esses dados para tarefas orientadas por IA, a Vectorize garante que as empresas possam gerar respostas mais precisas e contextualmente relevantes a partir de seus sistemas de IA. A empresa pretende democratizar o acesso a esta tecnologia avançada, permitindo que desenvolvedores e empresas criem aplicações de IA prontas para produção e otimizadas para desempenho.
O que diferencia o Vectorize: pipelines RAG rápidos, precisos e prontos para produção
A plataforma da Vectorize aborda um dos obstáculos mais significativos na recuperação de dados com tecnologia de IA: a dificuldade de gerenciar e vetorizar dados não estruturados. Embora as ferramentas tradicionais de IA se concentrem em dados estruturados, o Vectorize oferece uma solução única para aproveitar o poder dos dados não estruturados, que constituem a maior parte das informações disponíveis na maioria das organizações.
No centro da plataforma Vectorize está seu pipeline RAG pronto para produção, que permite às empresas transformar seus dados não estruturados em índices de pesquisa vetorial otimizados. Esse recurso permite a integração perfeita de dados relevantes em grandes modelos de linguagem, dando à IA o contexto necessário para produzir resultados precisos. Ao contrário de outras plataformas que requerem configuração extensa ou intervenção guide, Vectorize oferece um processo intuitivo de três etapas:
- Importar: os usuários podem facilmente fazer add de documentos ou conectar sistemas externos de gerenciamento de conhecimento. Uma vez conectado, o Vectorize extrai conteúdo em linguagem pure que pode ser usado pelo LLM.
- Avaliar: Vectorize avalia múltiplas estratégias de chunking e incorporação em paralelo, quantificando os resultados de cada uma para encontrar a configuração very best. As empresas podem usar a recomendação da Vectorize ou escolher sua própria estratégia.
- Implantar: Depois de selecionar a configuração vetorial very best, os usuários podem implantar um pipeline de vetores em tempo actual que é atualizado automaticamente para garantir precisão contínua. Esta capacidade em tempo actual é essential para manter as respostas da IA atualizadas à medida que os dados empresariais evoluem.
Ao automatizar essas etapas, o Vectorize acelera o processo de preparação de dados para aplicações de IA, reduzindo o tempo de desenvolvimento de semanas ou meses para apenas horas.
Capacitando a IA em todos os setores
Os recursos do Vectorize vão além da simples construção de pipelines de IA. A flexibilidade da plataforma a torna adequada para uma ampla gama de indústrias e aplicações. Da automação de vendas e criação de conteúdo ao suporte ao cliente orientado por IA, a plataforma RAG está ajudando as empresas a liberar todo o potencial de seus investimentos em IA.
Por exemplo, a Groq, uma empresa líder em {hardware} de IA, implementou a plataforma RAG da Vectorize para dimensionar suas operações de suporte ao cliente durante um período de rápido crescimento. De acordo com Eric McAllister, Diretor Sênior de Suporte ao Cliente da Groq, o processamento de dados em tempo actual habilitado pelo Vectorize tem sido elementary para ajudar a empresa a gerenciar um quantity muito maior de consultas de clientes sem sacrificar os tempos de resposta ou a precisão.
“O processamento em tempo actual da plataforma permite que nosso agente de IA aprenda instantaneamente com cada atualização que fazemos e com cada interação com o cliente”, disse McAllister. “Isso significa que podemos lidar com um quantity significativamente maior de consultas com respostas mais precisas e oportunas, ao mesmo tempo que reduzimos drasticamente os tempos de resposta.”
Recursos e abordagem exclusivos do Vectorize
O que faz o Vectorize se destacar no lotado espaço de IA é seu modelo de autoatendimento e pague como-preços you-go, que tornam a tecnologia avançada de IA acessível a empresas de todos os tamanhos. Ao contrário de muitos concorrentes que exigem compromissos empresariais ou longos processos de integração, o Vectorize está pronto para uso imediato. Desenvolvedores e empresas podem se inscrever e começar a construir pipelines de IA sem precisar de consulta de vendas ou período de espera.
Além disso, Vectorize oferece a capacidade de importar dados de qualquer lugar dentro de uma organização, permitindo que as empresas integrem diversas fontes de dados, incluindo CRMs, sistemas de arquivos, bases de conhecimento e ferramentas de colaboração. Depois de importado, o Vectorize oferece aos usuários opções inteligentes de preparação de dados para testar e otimizar diferentes abordagens antes de finalizar seus pipelines.
Essa flexibilidade se estende à forma como os dados são gerenciados após a implantação. Os usuários podem escolher a frequência com que atualizarão seus índices de pesquisa com base nas necessidades exclusivas de seus projetos, quer exijam atualizações ocasionais ou sincronização em tempo actual. A plataforma inclui ainda estratégias avançadas para evitar possíveis sobrecargas, garantindo que o sistema possa lidar com os dados de forma eficiente, sem correr o risco de degradação do desempenho.
Democratizando a IA generativa
A missão da Vectorize é tornar o desenvolvimento generativo de IA acessível a todos, desde pequenos desenvolvedores até grandes empresas. O generoso nível gratuito da plataforma suporta projetos menores e aqueles que estão apenas começando a explorar a IA, enquanto o modelo pré-pago garante que os clientes paguem apenas pelo que usam, tornando-a uma solução econômica para empresas de todos os tamanhos .
Nicholas Ward, Presidente da Koddi e investidor anjo na Vectorize, enfatizou o potencial da plataforma para se tornar uma tecnologia elementary para empresas que utilizam IA em diversos setores. “Tendo trabalhado com os fundadores da Vectorize no passado, vi em primeira mão sua capacidade de enfrentar desafios complexos de dados. A plataforma RAG está definida para se tornar uma tecnologia elementary para empresas que utilizam IA, desde adtech até fintech e muito mais.”
Transformando IA com RAG Pipelines
No centro da plataforma Vectorize está sua arquitetura de pipeline RAG, que simplifica o processo de conversão de dados não estruturados em um índice de pesquisa vetorial que pode ser usado em tempo actual por modelos de IA. Este processo é very important para garantir que as aplicações de IA tenham acesso aos dados mais precisos e atualizados. Um pipeline RAG normalmente envolve as seguintes etapas:
- Ingestão: os dados são ingeridos de diversas fontes, sejam documentos armazenados no Google Drive, solicitações de atendimento ao cliente ou outras informações não estruturadas.
- Chunking e Incorporação: os dados extraídos são divididos em partes e depois incorporados usando modelos poderosos como o text-embedding-ada-002 da OpenAI. Esses vetores são armazenados em um banco de dados de vetores, que forma a base de um pipeline RAG.
- Persistência e Refrescância: uma vez que os dados estão no banco de dados vetorial, eles devem ser mantidos sincronizados com a fonte unique para garantir que os modelos de IA estejam sempre funcionando com as informações mais recentes. A plataforma RAG da Vectorize automatiza esse processo, permitindo que os usuários atualizem seus índices vetoriais em tempo actual ou de acordo com um cronograma.
Essa arquitetura permite que grandes modelos de linguagem recuperem o contexto necessário e forneçam respostas mais precisas, reduzindo os riscos de alucinações de IA ou respostas incorretas.
Impulsionando a próxima geração de IA
Além de empresas individuais, a Vectorize está trabalhando com os principais gamers do ecossistema de IA, incluindo Elásticoa empresa de pesquisa. A colaboração está expandindo o uso dos recursos de pesquisa vetorial da Elastic por meio da plataforma Vectorize RAG, permitindo que os desenvolvedores criem experiências de pesquisa orientadas por IA de próxima geração.
“A Elastic está comprometida em facilitar aos desenvolvedores a construção de experiências de pesquisa de última geração,” disse Shay Bannonfundador e CTO da Elastic. “Trabalhar com a Vectorize nos permite levar nosso banco de dados de vetores Elasticsearch e recursos de pesquisa híbrida para mais usuários por meio da plataforma Vectorize RAG.”
Olhando para o futuro: um futuro brilhante para IA e vetorização
À medida que as empresas continuam a integrar a IA nas suas operações, a procura por ferramentas como Vectorize só aumentará. Com sua combinação única de tecnologia de ponta, flexibilidade e preço acessível, a Vectorize está estabelecendo um novo padrão na forma como as empresas criam aplicativos baseados em IA.
A visão da Vectorize é clara: capacitar empresas de todos os tamanhos para aproveitar todo o potencial dos seus dados e transformá-los em inteligência acionável através da IA. Ao eliminar a complexidade da preparação de dados e do gerenciamento de pipeline, a empresa está acelerando o desenvolvimento de IA e facilitando a obtenção de resultados pelas empresas.
