Vectorize ist eine Datenintegrationsplatform, die unstrukturierte Daten in optimierte Vektorindizes umwandelt, um generative KI-Anwendungen mit Energie zu versorgen. Mithilfe einer ausgeklügelten Evaluierungs-Engine identifiziert Vectorize die effektivste Vektorisierungsstrategie für Ihre Daten. Anschließend werden Vektor-Pipelines in Echtzeit eingerichtet und Vektorindizes in Ihrer Elastic-Umgebung aufgefüllt, die speziell für Retrieval Augmented Generation (RAG) entwickelt wurden.
So verwenden Sie Vectorize mit Elastic
Auswertungen
Nutzen Sie Vectorize, um schnell zu bestimmen, welche Einbettungsmodelle und Chunking-Strategien Ihnen die beste RAG-Leistung bieten, sobald Sie Ihre Daten in Elasticsearch einspeisen.
Vektor-Pipelines
Verwenden Sie Vectorize, um unstrukturierte Daten aus Ihrem gesamten Unternehmen aufzunehmen und Ihre Elasticsearch-Vektorindizes kontinuierlich zu synchronisieren und so sicherzustellen, dass sie für RAG optimiert und immer auf dem neuesten Stand sind.
Erste Schritte mit Vectorize und Elasticsearch
- Erstellen Sie eine RAG-Pipeline mit Elastic und AWS S3
- Erstellen Sie eine RAG-Pipeline mit Elastic und einem Web-Crawler