Vectorize

El creador de canalizaciones es el centro de la herramienta. Eliges una fuente, una base de datos de destino y un modelo de embeddings, y Vectorize arma por ti los pasos de extracción, fragmentación, embeddings y almacenamiento. Es un enfoque de apuntar y configurar en lugar de un marco centrado en código, lo que acorta el tiempo entre conectar una fuente y tener un índice consultable. Los equipos que quieran cambiar de modelo más adelante pueden hacerlo sin rehacer todo el flujo.

Casi todas las configuraciones de RAG se quedan obsoletas en cuanto cambia un documento, porque la indexación corre en un horario fijo. Vectorize vigila tus fuentes conectadas y envía los cambios al almacén vectorial a medida que ocurren, así que una nueva página de políticas o un ticket resuelto llegan al índice poco después de aparecer. Eso mantiene las respuestas atadas a lo que de verdad hay hoy en tus sistemas.

El endpoint de recuperación concentra varios pasos en una sola llamada. Vectoriza la consulta entrante, ejecuta una búsqueda k-ANN sobre tu índice, opcionalmente reescribe la consulta según el historial de la conversación y aplica un reordenamiento integrado. Los resultados vuelven con puntuaciones de relevancia, similitud del coseno y metadatos, algo útil cuando necesitas mostrar fuentes o filtrar por atributos del documento en lugar de recibir solo un bloque de texto.

La integración con base de datos vectorial te deja elegir el almacén. Vectorize guarda los embeddings en una base de datos que tú eliges en vez de encerrar los datos en su propio almacén. Los conectores preconfigurados cubren Pinecone, Qdrant, Weaviate, PostgreSQL, Elastic, Azure AI Search, Neo4j, Milvus y otros. Conservas las herramientas de consulta, los controles de acceso y las copias de seguridad en los que ya confías, y puedes mover los datos o correr cargas mixtas sobre el mismo almacén.

La lista de conectores llega hasta donde vive el contenido real: almacenamiento en la nube como Amazon S3 y Google Cloud Storage, aplicaciones de productividad como Google Drive y Dropbox, herramientas de conversación como Discord y plataformas como Confluence, GitHub e Intercom. Ingerir desde ahí directamente evita exportar todo a una carpeta temporal primero, lo que reduce tanto el trabajo de configuración como las desincronizaciones.

No quedas atado a un solo proveedor de embeddings. La plataforma admite modelos de OpenAI, Voyage AI, Amazon Bedrock, Vertex AI y otras plataformas de IA, así que puedes sopesar el costo frente a la calidad de recuperación y elegir por canalización. Cambiar de proveedor después es un ajuste de configuración y no una reescritura, algo que ayuda cuando aparece un modelo mejor o más barato.

Vectorize Iris maneja PDF complejos que la extracción de texto simple estropea, como páginas escaneadas, tablas densas y diseños donde el significado depende de la estructura. Lee la disposición visual para que los fragmentos con embeddings conserven las relaciones de tabla y página que importan para una recuperación precisa, que suele ser justo donde fallan los analizadores simples.