벡터화AI 기반 데이터 공간의 선구적인 스타트업인 는 다음과 같은 주도로 시드 펀딩에서 360만 달러를 확보했습니다. 진정한 벤처. 이번 자금 조달은 회사가 혁신적인 제품을 출시함에 따라 중요한 이정표가 되었습니다. 검색 증강 생성 (RAG) 플랫폼. 기업이 AI 애플리케이션에서 독점 데이터에 액세스하고 활용하는 방법을 최적화하도록 설계된 Vectorize는 AI 기반 데이터 검색에 혁명을 일으키고 AI에 의존하는 산업을 변화시킬 준비가 되어 있습니다. 대규모 언어 모델 (LLM).
AI의 중요한 과제 해결
GPT-4, Bard 및 Claude와 같은 생성 AI 모델이 계속해서 발전함에 따라 해당 애플리케이션은 현대 비즈니스 운영에 점점 더 통합되고 있습니다. 고객 서비스부터 판매 자동화까지 이러한 AI 모델은 생산성을 향상하고 새로운 기능을 지원합니다. 그러나 이러한 모델의 효율성은 모델의 원래 훈련 세트에 포함되지 않은 중요한 데이터인 최신 도메인별 정보에 액세스할 수 없기 때문에 제한되는 경우가 많습니다. 관련 데이터에 대한 실시간 액세스가 없으면 LLM은 오래된 지식을 기반으로 한 일반적인 응답만 제공할 수 있습니다.
이것이 바로 Vectorize가 개입하는 곳입니다. 스타트업의 RAG 플랫폼은 AI 모델을 내부 지식 기반, 협업 도구, CRM 및 파일 시스템과 같은 구조화되지 않은 실시간 데이터 소스에 연결합니다. Vectorize는 이 데이터를 AI 기반 작업에 사용할 수 있도록 함으로써 기업이 AI 시스템에서 보다 정확하고 상황에 맞는 대응을 생성할 수 있도록 보장합니다. 회사는 이 고급 기술에 대한 액세스를 민주화하여 개발자와 기업 모두가 즉시 생산 가능하고 성능에 최적화된 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
벡터화의 차별화 요소: 빠르고 정확하며 생산 준비가 완료된 RAG 파이프라인
Vectorize의 플랫폼은 AI 기반 데이터 검색에서 가장 중요한 장애물 중 하나인 비정형 데이터 관리 및 벡터화의 어려움을 해결합니다. 기존 AI 도구가 구조화된 데이터에 중점을 두는 반면, Vectorize는 구조화된 데이터의 힘을 활용하기 위한 고유한 솔루션을 제공합니다. 구조화되지 않은 데이터이는 대부분의 조직에서 사용할 수 있는 정보의 대부분을 구성합니다.
Vectorize 플랫폼의 핵심에는 기업이 구조화되지 않은 데이터를 최적화된 벡터 검색 색인으로 변환할 수 있도록 지원하는 프로덕션 준비 RAG 파이프라인이 있습니다. 이 기능을 사용하면 관련 데이터를 대규모 언어 모델에 원활하게 통합할 수 있어 AI가 정확한 결과를 생성하는 데 필요한 컨텍스트를 제공할 수 있습니다. 광범위한 설정이나 수동 개입이 필요한 다른 플랫폼과 달리 Vectorize는 직관적인 3단계 프로세스를 제공합니다.
- 수입: 사용자가 손쉽게 문서를 업로드하거나 외부 지식관리 시스템에 연결할 수 있습니다. 연결되면 Vectorize는 LLM에서 사용할 수 있는 자연어 콘텐츠를 추출합니다.
- 평가하다: Vectorize는 여러 청킹 및 임베딩 전략을 병렬로 평가하고 각 전략의 결과를 정량화하여 최적의 구성을 찾습니다. 기업은 Vectorize의 권장 사항을 사용하거나 자체 전략을 선택할 수 있습니다.
- 배포: 최적의 벡터 구성을 선택한 후 사용자는 지속적인 정확성을 보장하기 위해 자동으로 업데이트되는 실시간 벡터 파이프라인을 배포할 수 있습니다. 이 실시간 기능은 비즈니스 데이터가 발전함에 따라 AI 응답을 최신 상태로 유지하는 데 중요합니다.
Vectorize는 이러한 단계를 자동화함으로써 AI 애플리케이션을 위한 데이터 준비 프로세스를 가속화하여 개발 시간을 몇 주 또는 몇 달에서 단 몇 시간으로 단축합니다.
산업 전반에 걸쳐 AI 역량 강화
Vectorize의 기능은 단순히 AI 파이프라인을 구축하는 것 이상으로 확장됩니다. 플랫폼의 유연성으로 인해 광범위한 산업 및 애플리케이션에 적합합니다. 영업 자동화 및 콘텐츠 생성부터 AI 기반 고객 지원에 이르기까지 RAG 플랫폼은 기업이 AI 투자의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 지원합니다.
예를 들어, 그록선도적인 AI 하드웨어 회사인 는 급속한 성장 기간 동안 고객 지원 운영을 확장하기 위해 Vectorize의 RAG 플랫폼을 구현했습니다. Groq의 고객 지원 담당 수석 이사인 Eric McAllister에 따르면 Vectorize가 지원하는 실시간 데이터 처리는 회사가 응답 시간이나 정확성을 희생하지 않고 훨씬 더 많은 양의 고객 문의를 관리하는 데 중요한 역할을 했습니다.
McAllister는 “플랫폼의 실시간 처리 덕분에 AI 에이전트는 우리가 수행하는 모든 업데이트와 각 고객 상호 작용으로부터 즉시 학습할 수 있습니다.”라고 말했습니다. “이는 더 정확하고 시의적절한 답변으로 훨씬 더 많은 양의 문의를 처리하는 동시에 응답 시간을 대폭 단축할 수 있음을 의미합니다.”
Vectorize의 고유한 기능과 접근 방식
혼잡한 AI 공간에서 Vectorize가 눈에 띄는 이유는 바로 셀프 서비스 모델 그리고 종량제모든 규모의 기업이 고급 AI 기술에 접근할 수 있도록 해주는 You-Go 가격 책정입니다. 기업의 노력이나 긴 온보딩 프로세스가 필요한 많은 경쟁업체와 달리 Vectorize는 즉시 사용할 수 있습니다. 개발자와 기업은 영업 상담이나 대기 기간 없이 가입하고 AI 파이프라인 구축을 시작할 수 있습니다.
또한 Vectorize는 조직 내 어디에서나 데이터를 가져올 수 있는 기능을 제공하므로 기업은 CRM, 파일 시스템, 지식 기반 및 협업 도구를 포함한 다양한 데이터 소스를 통합할 수 있습니다. 가져온 후에 Vectorize는 파이프라인을 마무리하기 전에 다양한 접근 방식을 테스트하고 최적화할 수 있는 스마트 데이터 준비 옵션을 사용자에게 제공합니다.
이러한 유연성은 배포 후 데이터 관리 방식까지 확장됩니다. 사용자는 가끔 업데이트가 필요한지 실시간 동기화가 필요한지 여부에 관계없이 프로젝트의 고유한 요구 사항에 따라 검색 색인을 업데이트하는 빈도를 선택할 수 있습니다. 플랫폼에는 잠재적인 과부하를 방지하는 고급 전략도 포함되어 있어 시스템이 성능 저하 위험 없이 효율적으로 데이터를 처리할 수 있도록 보장합니다.
생성 AI 민주화
Vectorize의 사명은 소규모 개발자부터 대기업까지 모든 사람이 생성적 AI 개발에 접근할 수 있도록 하는 것입니다. 플랫폼의 넉넉한 무료 계층은 소규모 프로젝트와 AI를 이제 막 탐색하기 시작한 사람들을 지원하는 반면, 종량제 모델은 고객이 사용한 만큼만 비용을 지불하도록 보장하므로 모든 규모의 기업을 위한 비용 효율적인 솔루션이 됩니다. .
니콜라스 워드, Koddi의 사장이자 Vectorize의 엔젤 투자자인 그는 다양한 산업 분야에서 AI를 활용하는 기업을 위한 초석 기술이 될 수 있는 플랫폼의 잠재력을 강조했습니다. “과거 Vectorize 창립자들과 함께 일하면서 복잡한 데이터 문제를 해결하는 그들의 능력을 직접 보았습니다. RAG 플랫폼은 애드테크부터 핀테크까지 AI를 활용하는 기업을 위한 초석 기술이 될 것입니다.”
RAG 파이프라인으로 AI 혁신
Vectorize 플랫폼의 중심에는 구조화되지 않은 데이터를 AI 모델에서 실시간으로 사용할 수 있는 벡터 검색 인덱스로 변환하는 프로세스를 단순화하는 RAG 파이프라인 아키텍처가 있습니다. 이 프로세스는 AI 애플리케이션이 가장 정확하고 최신 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 데 필수적입니다. RAG 파이프라인에는 일반적으로 다음 단계가 포함됩니다.
- 음식물 섭취: 데이터는 Google Drive에 저장된 문서, 고객 서비스 요청, 기타 구조화되지 않은 정보 등 다양한 소스에서 수집됩니다.
- 청킹 및 임베딩: 추출된 데이터는 여러 개의 덩어리로 분할된 다음 OpenAI의 text-embedding-ada-002와 같은 강력한 모델을 사용하여 삽입됩니다. 이러한 벡터는 벡터 데이터베이스이는 RAG 파이프라인의 기초를 형성합니다.
- 지속성과 상쾌함: 데이터가 벡터 데이터베이스에 저장되면 AI 모델이 항상 최신 정보로 작업할 수 있도록 원본 소스와 동기화가 유지되어야 합니다. Vectorize의 RAG 플랫폼은 이 프로세스를 자동화하여 사용자가 실시간 또는 일정에 따라 벡터 인덱스를 업데이트할 수 있도록 합니다.
이 아키텍처를 통해 대규모 언어 모델 필요한 컨텍스트를 검색하고 보다 정확한 응답을 제공하여 AI 환각이나 오답의 위험을 줄입니다.
차세대 AI 지원
개별 회사를 넘어 Vectorize는 다음을 포함한 AI 생태계의 주요 업체와 협력하고 있습니다. 탄력 있는검색 회사입니다. 이번 협력을 통해 Vectorize RAG 플랫폼을 통해 Elastic의 벡터 검색 기능 사용이 확장되어 개발자가 차세대 AI 기반 검색 경험을 구축할 수 있게 되었습니다.
“Elastic은 개발자가 차세대 검색 경험을 더 쉽게 구축할 수 있도록 최선을 다하고 있습니다.” 말했다 셰이 배넌Elastic의 창립자이자 CTO입니다. “Vectorize와 협력하면 Vectorize RAG 플랫폼을 통해 Elasticsearch 벡터 데이터베이스와 하이브리드 검색 기능을 더 많은 사용자에게 제공할 수 있습니다.”
기대: AI와 벡터화의 밝은 미래
기업이 계속해서 AI를 운영에 통합함에 따라 Vectorize와 같은 도구에 대한 수요는 계속 증가할 것입니다. 최첨단 기술, 유연성, 경제성의 독특한 조합으로 벡터화 기업이 AI 기반 애플리케이션을 구축하는 방법에 대한 새로운 표준을 설정하고 있습니다.
Vectorize의 비전은 명확합니다. 모든 규모의 기업이 데이터의 잠재력을 최대한 활용하고 AI를 통해 실행 가능한 인텔리전스로 변환할 수 있도록 지원하는 것입니다. 데이터 준비 및 파이프라인 관리의 복잡성을 제거함으로써 회사는 AI 개발을 가속화하고 기업이 더 쉽게 결과를 얻을 수 있도록 만들고 있습니다.
게시물 Vectorize는 획기적인 RAG 플랫폼으로 AI 기반 데이터 검색을 혁신하기 위해 360만 달러를 모금했습니다. 처음 등장한 Unite.AI.