使用场景

- 客户服务自动化：使用Vectorize构建的RAG系统可以自动回答客户咨询，提高客户服务效率。

- 内容自动化：通过Vectorize，企业可以自动生成个性化内容，提升用户体验和参与度。

- 知识管理：Vectorize可以帮助企业从内部文档和数据中提取知识，构建知识库，提高信息检索效率。

产品特色

- 支持从各种数据源导入数据：Vectorize提供即插即用的连接器，可以连接到流行的知识库、协作平台、CRM等，一键将知识转化为生成性AI。

- 自动创建和更新向量索引：Vectorize将数据转化为AI就绪的向量，并可以持久化到用户选择的向量数据库中。

- 构建RAG管道：Vectorize帮助用户通过简单的三步流程（导入、评估、部署）来构建和优化RAG管道。

- 提供多种chunking和embedding策略：Vectorize并行分析多种策略，量化每种策略的结果，并提供推荐或让用户自行选择。

- 实时更新的向量管道：一旦数据发生变化，Vectorize能够自动更新向量配置，确保搜索结果的准确性。

- 支持多种向量数据库：用户可以选择自己喜欢的向量数据库来存储AI就绪的向量。

- 提供丰富的文档和社区支持：Vectorize提供详细的文档和社区支持，帮助用户快速上手和解决问题。

使用教程

1. 访问Vectorize官网并注册账户。

2. 选择数据源并导入数据：连接到企业的内容管理系统、文件系统等，导入需要处理的数据。

3. 评估不同的chunking和embedding策略：Vectorize会并行分析多种策略，并提供推荐。

4. 选择最优策略并部署RAG管道：根据评估结果，选择最适合的策略并部署RAG管道。

5. 配置向量数据库：选择并配置向量数据库，以便存储和检索AI就绪的向量。

6. 监控和优化管道性能：根据实际使用情况，监控管道性能并进行必要的优化。

7. 利用向量管道实现业务目标：通过Vectorize构建的RAG管道，实现自动化客户服务、内容生成等业务目标。