Vectorize

Der Pipeline-Builder ist das Herz des Werkzeugs. Sie wählen eine Quelle, eine Zieldatenbank und ein Embedding-Modell, und Vectorize baut für Sie die Schritte Extraktion, Aufteilung, Embedding und Speicherung zusammen. Man klickt und konfiguriert, statt Framework-Code zu schreiben, was den Weg von einer verbundenen Quelle zu einem abfragbaren Index verkürzt. Teams, die später das Modell wechseln wollen, tun das, ohne den ganzen Ablauf neu zu bauen.

Fast jede RAG-Konfiguration veraltet in dem Moment, in dem sich ein Dokument ändert, weil die Indexierung nach festem Zeitplan läuft. Vectorize beobachtet Ihre verbundenen Quellen und schiebt Änderungen in den Vektorspeicher, sobald sie auftreten, eine neue Richtlinienseite oder ein gelöstes Ticket landen also kurz nach ihrem Erscheinen im Index. Antworten bleiben damit an das gebunden, was heute tatsächlich in Ihren Systemen steht.

Der Retrieval-Endpoint bündelt mehrere Schritte in einem Aufruf. Er vektorisiert die eingehende Anfrage, führt eine k-ANN-Suche über Ihren Index aus, schreibt die Anfrage optional anhand des Gesprächsverlaufs um und wendet ein eingebautes Reranking an. Die Ergebnisse kommen mit Relevanzwerten, Kosinus-Ähnlichkeit und Metadaten zurück, was hilft, wenn Sie Quellen anzeigen oder nach Dokumentattributen filtern müssen statt nur einen Textblock zu bekommen.

Vectorize legt die Embeddings in einer Datenbank Ihrer Wahl ab, statt Daten in einen eigenen Speicher einzusperren. Fertige Konnektoren decken Pinecone, Qdrant, Weaviate, PostgreSQL, Elastic, Azure AI Search, Neo4j, Milvus und weitere ab. Sie behalten die Abfragewerkzeuge, Zugriffskontrollen und Sicherungen, auf die Sie sich verlassen, und können die Daten verschieben oder gemischte Lasten auf demselben Speicher fahren.

Die Konnektorliste reicht dorthin, wo echte Inhalte liegen: Cloud-Speicher wie Amazon S3 und Google Cloud Storage, Produktivitäts-Apps wie Google Drive und Dropbox, Gesprächswerkzeuge wie Discord und Plattformen wie Confluence, GitHub und Intercom. Direkt von dort zu importieren erspart es, alles erst in einen Zwischenordner zu exportieren, was sowohl Einrichtungsaufwand als auch Abweichungen verringert.

Sie sind nicht an einen Embedding-Anbieter gebunden. Die Plattform unterstützt Modelle von OpenAI, Voyage AI, Amazon Bedrock, Vertex AI und weiteren KI-Plattformen, sodass Sie Kosten gegen Abrufqualität abwägen und je Pipeline wählen können. Ein späterer Anbieterwechsel ist eine Konfigurationsänderung und kein Neuschreiben, was hilft, wenn ein besseres oder günstigeres Modell auftaucht.

Vectorize Iris bewältigt komplexe PDFs, an denen einfache Textextraktion scheitert, etwa gescannte Seiten, dichte Tabellen und Layouts, bei denen die Bedeutung von der Struktur abhängt. Es liest das visuelle Layout, damit die eingebetteten Abschnitte die Tabellen- und Seitenbezüge behalten, die für genaue Treffer wichtig sind, genau dort, wo einfache Parser oft scheitern.