Vectorize
Vectorize · コーディング · 学習
Vectorizeは、文書やSaaSアプリ、ナレッジベースの非構造化データを自分のベクトルデータベースに取り込み、そのインデックスを最新の状態に保つマネージドRAGプラットフォームである。
Vectorize について
What Is Vectorize
Vectorizeは、検索拡張生成（RAG）パイプラインを組むためのホスト型プラットフォームである。中心にあるのはリアルタイムRAGパイプラインで、元データが変わればインデックスもそれに追従する。すでに手元にあるデータ、ファイル、クラウドドライブ、チャット履歴、サポートチケット、Webサイトの内容に接続し、その内容を埋め込みに変換して、自分で管理するベクトルデータベースに書き込む。狙いは、学習時にはなかった非公開で新しい文脈を言語モデルに渡すことにある。
対象となる問題は、知識が散らばっていたり古くなったりすることだ。同じパイプラインを手作業で組むと、テキストを抽出するサービス、分割して埋め込みを作るサービス、ベクトルを保存するサービスをつなぎ、さらに全体を同期させるコードを自分で書くことになる。Vectorizeはこうした工程を1つの画面の裏にまとめ、元データの変更をインデックスまで通す。
主な制約は守備範囲にある。Vectorizeが担うのは検索層で、モデル層ではない。そのため言語モデルとベクトルデータベースは自分で用意する。作り付けのコネクタが中心で、完全なオーダーメイドのパイプラインは想定していない。珍しいデータ源を使う場合は追加の作業が要ることがある。
Getting Started
- platform.vectorize.io でアカウントを作り、プロジェクト用の組織を設定する。
- 用意されたコネクタの一覧から、クラウドドライブ、ファイルのアップロード、SaaSのナレッジベースなどのデータ源に接続する。
- Pinecone、Qdrant、PostgreSQL といった保存先のベクトルデータベースを選び、OpenAI、Voyage AI、または標準の選択肢から埋め込みモデルを決める。
- 変更が起きた時点で同期するようパイプラインを設定し、コンテンツのインデックス作成を始める。
- 検索エンドポイントでインデックスを照会する。質問をベクトル化し、k-ANN検索を実行して、関連度スコア付きの順位付けされた結果を返す。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- バックエンドと機械学習の開発者：抽出・埋め込み・同期のコードを一から書かずに、RAGのアイデアを試せる場になる。無料プランでも簡単なパイプラインはまかなえる。
- AI製品を出す立ち上がり段階のチーム：社内文書やサポート内容をつなぎ、推測ではなく現在の会社データからチャットボットが答えるようにできる。
- 大きめの企業のデータ・プラットフォーム担当者：埋め込みをすでに運用しているデータベースに置ける。調達とセキュリティがその保管先を承認済みなら、ここは効いてくる。
タスク
- サポート用チャットボットの根拠づけ：パイプラインをヘルプセンターの記事とチケットに向け、答えが作り話ではなく実在の新しい内容を引用するようにする。
- 検索インデックスを新鮮に保つ：スケジュールで手動再構築する代わりに、元の文書を監視させ、変わったらベクトルを更新させる。
- 検索品質の検証：内蔵のリランキングと検索エンドポイントを使い、埋め込みモデルの違いが結果の関連度をどう変えるかを見る。
シーン
- 文書の更新が速いチーム：資料は毎週変わる。インデックスが同期していれば、アシスタントが古いページを引用することはない。
- データ源が多い製品：クラウドドライブ、チケット管理、Webサイトを1つの検索可能なインデックスにまとめれば、別々のパイプラインを同期させる手間が減る。
- 規制の厳しい環境：ベクトルが企業の管理下のデータベースに残るため、データ所在地やアクセスの規則がそのまま適用される。
主な機能
RAGパイプラインビルダー
パイプラインビルダーはこのツールの中心だ。データ源、保存先データベース、埋め込みモデルを選ぶと、抽出、分割、埋め込み、保存の各工程をVectorizeが組み立てる。コード優先のフレームワークではなく、クリックと設定で進める作りなので、接続から検索可能なインデックスまでの時間が短い。後からモデルを替えたいチームも、流れ全体を組み直さずに済む。
リアルタイムのベクトル更新
多くのRAG構成は、索引付けが固定のスケジュールで回るため、文書が変わった瞬間に古くなる。Vectorizeは接続したデータ源を監視し、変更が起きた時点でベクトルストアに送る。新しい規程ページや解決済みのチケットは、現れてから間もなくインデックスに入る。答えは、今日のシステムに実際にある内容に結び付いたままになる。
高度な検索エンドポイント
検索エンドポイントは複数の工程を1回の呼び出しにまとめる。入ってきたクエリをベクトル化し、インデックスに対してk-ANN検索を行い、必要に応じて会話履歴からクエリを書き換え、内蔵のリランキングをかける。結果は関連度スコア、コサイン類似度、メタデータ付きで返る。テキストの塊だけでなく、出典を示したり文書の属性で絞り込んだりしたいときに役立つ。
ベクトルデータベース連携
Vectorize RAGプラットフォームのベクトルデータベース連携では、保存先を自分で選べる。Vectorizeは埋め込みを、自社ストアに閉じ込めるのではなく、自分で選んだデータベースに保存する。用意されたコネクタはPinecone、Qdrant、Weaviate、PostgreSQL、Elastic、Azure AI Search、Neo4j、Milvusなどをカバーする。すでに頼っている照会ツール、アクセス制御、バックアップはそのまま使え、データの移行や混在ワークロードも同じストアで回せる。
ソースコネクタ
コネクタの一覧は、実際にコンテンツがある場所まで届く。Amazon S3やGoogle Cloud Storageといったクラウド保管、Google DriveやDropboxといった生産性アプリ、Discordのような会話ツール、Confluence、GitHub、Intercomなどのプラットフォームだ。そこから直接取り込めば、いったん一時フォルダに書き出す手間が省け、設定の手間もずれも減る。
埋め込みモデルの選択
1社の埋め込み提供元に縛られない。OpenAI、Voyage AI、Amazon Bedrock、Vertex AIなどのAIプラットフォームのモデルに対応し、コストと検索品質を天秤にかけてパイプラインごとに選べる。後から提供元を替えるのは設定の変更であり、書き直しではない。より良い、あるいは安いモデルが出たときに助かる。
Irisによる視覚処理
Vectorize Irisは、素朴なテキスト抽出では崩れてしまう複雑なPDFを扱う。スキャンしたページ、詰まった表、構造に意味が宿るレイアウトなどだ。視覚的な配置を読み取り、埋め込んだ断片が表やページの関係を保つようにする。これは正確な検索で重要になる部分で、単純なパーサーがつまずきやすいところでもある。
メリットとデメリット
メリット
- ベクトルを自分で管理するデータベースに置けるため、既存のアクセス規則とバックアップがそのまま効く。
- リアルタイム同期により、古くなるRAG構成が頼りがちな手動の再索引付けが減る。
- よく使う保管、SaaS、ナレッジ源向けの用意されたコネクタが設定時間を縮める。
- 検索エンドポイントがクエリ書き換えとリランキングをまとめるため、つなぎのコードが減る。
- 個人開発者や副業向けの無料枠がある。
デメリット
- 言語モデルとベクトルデータベースは自分で用意する必要があり、アプリ全体をまかなう構成ではない。
- 珍しい、あるいは自社固有のデータ源は、既成のコネクタの外で対応が要ることがある。
- 料金は処理したページ数に応じて増えるため、文書量が多いとコストが速く膨らむ。
- パイプラインビルダーは画面操作が前提で、コード中心のツールを好むチームには物足りないことがある。
よくある質問
Vectorizeは、自分のデータから非公開で最新の文脈を言語モデルに渡すRAGパイプラインを構築・運用する。データ源をつなぎ、ベクトルデータベースを選び、検索エンドポイントでインデックスを照会する。
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Vectorizeの代替ツール
Forefront
Forefront · コーディングForefrontはオープンソースAIで構築するためのウェブプラットフォームだ。主要なオープンソース言語モデルを自分のデータで微調整し、性能を評価し、API経由で実行したり、エクスポートして自分でホストしたりできる。クローズドなプラットフォームの手軽さを求めつつ、モデルとデータの所有権にはこだわる開発者が対象だ。
Startkit
StartKit.AI · コーディングStartkitは、AI SaaSとAIラッパー製品を作るためのボイラープレートだ。面倒な部分をあらかじめ配線済みにしたAIスタートアップボイラープレートと考えればいい。認証、StripeとLemon Squeezyの決済、利用制限、トランザクションメール、そしてOpenAI、Anthropic、Groq、Llamaと通信するAI APIスターターキットが含まれる。リポジトリをクローンして価格を設定し、ユーザーが実際にお金を払う部分に取りかかれる。ReactとTailwind上のNext.jsで作られているため、ボイラープレートコードの多くはすでに見慣れたものだ。
Testim
Tricentis · コーディングTestimは、Web・モバイル・Salesforceアプリ向けにエンドツーエンドテストを構築して実行するAIテスト自動化プラットフォームだ。機械学習を頼りに、インターフェースが変わってもテストを安定させ、チームが壊れたセレクターの修正に費やす時間を減らす。今日から使い始められる自動テストツールとしては悪くない。ブラウザで操作を録画してテストを作り、より細かい制御が必要なときはJavaScriptを足す。忙しいQAチームにとって堅実な選択肢である。