Vectorize : plateforme de gestion de la vectorisation des données, évaluation multi-pipeline RAG

Introduction générale

Vectorize est une plateforme axée sur la vectorisation des données, conçue pour transformer les données non structurées en index vectoriels optimisés afin de soutenir les applications d'IA générative. Grâce à son moteur d'évaluation avancé, Vectorize identifie les stratégies de vectorisation de données les plus efficaces, aide les utilisateurs à construire et à déployer rapidement des pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) en temps réel, maintient les index de recherche vectorielle à jour et s'intègre de manière transparente aux bases de données vectorielles existantes.

Liste des fonctions

• Vectorisation des données: Transformer des données non structurées en index vectoriels optimisés.
• Moteur d'évaluation RAGLes stratégies de vectorisation : Identifier automatiquement les stratégies de vectorisation les plus efficaces.
• Pipeline RAG en temps réelLes services de gestion des risques : déploiement et maintenance rapides des pipelines RAG en temps réel.
• Index de recherche vectorielleLes informations relatives à l'index de recherche vectorielle doivent être mises à jour régulièrement.
• intégration transparenteIntégration transparente avec les bases de données vectorielles existantes.

Utiliser l'aide

Fonction Opération Déroulement

1. Téléchargement des donnéesLes utilisateurs peuvent, après s'être connectés, télécharger des fichiers de données non structurées (texte, images, etc.) via la plateforme.
2. Sélection de stratégies quantitativesLa plateforme évalue et recommande automatiquement les stratégies quantitatives orientées données les plus appropriées, ou les utilisateurs peuvent les sélectionner manuellement.
3. vectorisationCliquez sur le bouton "Démarrer la vectorisation" et la plateforme traitera automatiquement les données et générera l'index vectoriel.
4. Voir et gérerLes utilisateurs peuvent consulter l'index des vecteurs de données traités sur la page Mes données, les gérer et les télécharger.
5. Déploiement du pipeline RAGRAG Pipeline : Sur la page "RAG Pipeline", les utilisateurs peuvent rapidement déployer un pipeline RAG en temps réel pour garantir un traitement des données précis et en temps réel.
6. Intégration et applicationsLes utilisateurs peuvent intégrer en toute transparence les index vectoriels générés dans les applications et bases de données d'IA existantes grâce à une interface API.

Mode d'emploi détaillé

• Téléchargement des donnéesFormat des fichiers : Plusieurs formats de fichiers sont pris en charge, y compris le texte (TXT, PDF), les images (JPEG, PNG), etc. Lors du téléchargement, veillez à ce que la taille du fichier ne dépasse pas la limite de la plate-forme.
• Vers une sélection quantitative des stratégiesLa plateforme fournit une variété d'algorithmes de vectorisation, tels que TF-IDF, Word2Vec, BERT, etc. Les utilisateurs peuvent choisir l'algorithme approprié en fonction du type de données et des exigences de l'application.
• vectorisationLe temps de traitement dépend de la quantité de données et de l'algorithme choisi. Après traitement, les utilisateurs peuvent télécharger le fichier d'index vectoriel ou le visualiser directement sur la plateforme.
• Déploiement du pipeline RAGLa plateforme offre une fonction de déploiement en un clic qui permet aux utilisateurs de déployer rapidement un pipeline RAG en sélectionnant simplement une source de données et une application cible.
• Intégration de l'APILa plateforme fournit une documentation API détaillée, qui permet aux utilisateurs d'intégrer l'indexation vectorielle dans les applications IA existantes pour le traitement et l'analyse des données en temps réel, conformément aux instructions de la documentation.