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und praktische Anleitung

Vectorize: Plattform zur Verwaltung der Datenvektorisierung, RAG-Multipipeline-Bewertung

Allgemeine Einführung

Vectorize ist eine auf Datenvektorisierung ausgerichtete Plattform zur Umwandlung unstrukturierter Daten in optimierte Vektorindizes zur Unterstützung generativer KI-Anwendungen. Durch seine fortschrittliche Evaluierungs-Engine identifiziert Vectorize die effektivsten Strategien zur Datenvektorisierung, hilft Anwendern beim schnellen Aufbau und Einsatz von RAG-Pipelines (Retrieval-Augmented Generation) in Echtzeit, hält Vektorsuchindizes auf dem neuesten Stand und lässt sich nahtlos in bestehende Vektordatenbanken integrieren.

Vectorize: eine Datenvektorisierungsplattform zur Optimierung der Datenverarbeitung für die Erstellung von KI-Anwendungen-1


 

Vectorize: eine Datenvektorisierungsplattform zur Optimierung der Datenverarbeitung für die Erstellung von KI-Anwendungen-1

 

Vectorize: eine Datenvektorisierungsplattform zur Optimierung der Datenverarbeitung für die Erstellung von KI-Anwendungen-1

 

Vectorize: eine Datenvektorisierungsplattform zur Optimierung der Datenverarbeitung für die Erstellung von KI-Anwendungen-1

 

Funktionsliste

  • Vektorisierung von DatenUnstrukturierte Daten in optimierte Vektorindizes umwandeln.
  • RAG Evaluation EngineAutomatisch die effizientesten Vektorisierungsstrategien ermitteln.
  • RAG-Pipeline in EchtzeitSchnelle Bereitstellung und Wartung von Echtzeit-RAG-Pipelines.
  • Index der VektorsucheVektorsuche: Halten Sie den Vektorsuchindex auf dem neuesten Stand.
  • nahtlose IntegrationNahtlose Integration in bestehende Vektordatenbanken.

 

Hilfe verwenden

Funktion Betriebsablauf

  1. Hochladen von DatenNach der Anmeldung können Benutzer unstrukturierte Datendateien (z. B. Texte, Bilder usw.) über die Plattform hochladen.
  2. Auswahl der quantitativen StrategienDie Plattform bewertet und empfiehlt automatisch die am besten geeigneten datenorientierten quantitativen Strategien, oder der Benutzer kann sie manuell auswählen.
  3. VektorisierungKlicken Sie auf die Schaltfläche "Vektorisierung starten" und die Plattform wird die Daten automatisch verarbeiten und den Vektorindex erstellen.
  4. Anzeigen & VerwaltenBenutzer können den Index der verarbeiteten Datenvektoren auf der Seite "Meine Daten" einsehen und diese verwalten und herunterladen.
  5. Einsatz der RAG-PipelineRAG-Pipeline: Auf der Seite "RAG-Pipeline" können Benutzer schnell eine Echtzeit-RAG-Pipeline einrichten, um eine Echtzeit- und genaue Datenverarbeitung zu gewährleisten.
  6. Integration und AnwendungenÜber eine API-Schnittstelle können die Nutzer die generierten Vektorindizes nahtlos in bestehende KI-Anwendungen und Datenbanken integrieren.

Ausführliche Betriebsanleitung

  • Hochladen von DatenEs wird eine Vielzahl von Dateiformaten unterstützt, darunter Text (TXT, PDF), Bilder (JPEG, PNG) und mehr. Achten Sie beim Hochladen bitte darauf, dass die Dateigröße die Plattformgrenze nicht überschreitet.
  • Auf dem Weg zur quantitativen StrategieauswahlDie Plattform bietet eine Vielzahl von Vektorisierungsalgorithmen, wie z. B. TF-IDF, Word2Vec, BERT usw. Die Benutzer können den geeigneten Algorithmus je nach Datentyp und Anwendungsanforderungen auswählen.
  • VektorisierungDie Verarbeitungszeit hängt von der Datenmenge und dem gewählten Algorithmus ab. Nach der Verarbeitung können die Nutzer die Vektorindexdatei herunterladen oder direkt auf der Plattform ansehen.
  • Einsatz der RAG-PipelineDie Plattform bietet eine Ein-Klick-Deployment-Funktion, die es den Benutzern ermöglicht, eine RAG-Pipeline durch einfache Auswahl einer Datenquelle und einer Zielanwendung schnell zu implementieren.
  • API-EinbindungDie Plattform bietet eine detaillierte API-Dokumentation, die es den Nutzern ermöglicht, die Vektorindexierung in bestehende KI-Anwendungen zu integrieren, um Daten in Echtzeit zu verarbeiten und zu analysieren.
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