Vectorize

Vectorizeとは？

Vectorizeは、非構造化データを最適なベクトル検索インデックスに自動変換し、Retrieval-Augmented Generation (RAG) アプリケーション開発を簡単かつ迅速にするための専門プラットフォームです。PDFやドキュメント、ナレッジベース、SaaSプラットフォームなど多様なソースからデータを取り込み、抽出・チャンク化・ベクトル化してセマンティック検索を実現します。Vectorizeはリアルタイム更新や柔軟なパイプライン設定、主要ベクトルデータベースとの連携を提供し、データエンジニアリングや機械学習の深い知識がなくても、正確でスケーラブルなAI検索・リトリーバル機能を構築できます。

主な機能

• 自動データ取り込みと抽出

  PDF、Wordドキュメント、SaaSエクスポートなど様々な非構造化データソースからテキスト、画像、表をシームレスに取り込み・抽出します。

• 高度なベクトル化とチャンク化

  複数の埋め込みモデルとチャンク化手法を並列適用し、精度の高いセマンティック検索向けに最適化されたベクトルインデックスを作成します。

• リアルタイムおよびスケジュール更新

  連続またはスケジュール実行に対応し、ベクトルインデックスを常に最新データで維持し、AIアプリケーションが新しい情報にアクセスできるようにします。

• 柔軟なベクトルデータベース連携

  PineconeやDataStax Astraなど主要なベクトルデータベースと互換性があり、好みの環境でベクトルの保存・検索が可能です。

• RAG評価と実験機能内蔵

  様々なベクトル化設定のテストや合成質問の生成により、RAGパイプラインのパフォーマンスを評価・最適化できます。

• Model Context Protocol (MCP) サーバー

  AIアシスタントが組織データへ安全かつリアルタイムにアクセスでき、文脈に応じたデータ駆動型AI応答を強化します。

ユースケース

• エンタープライズ知識検索 : 社内ドキュメントやナレッジベースを検索可能なベクトルインデックスに変換し、インテリジェントな社内検索やAIアシスタントを実現します。
• AIカスタマーサポート : SaaSプラットフォームの顧客データを統合し、正確かつ文脈に応じた応答を提供するAI機能をサポートアプリに組み込めます。
• RAGアプリケーション開発 : 自動データパイプラインとベクトル検索機能により、RAGシステムの開発・展開を迅速化します。
• ドキュメント分析・リサーチ : 複雑なドキュメントを抽出・ベクトル化し、AIによる詳細な洞察や複雑な質問への回答を可能にします。
• リアルタイムデータ駆動型AIアシスタント : AIアシスタントが最新の組織データへ安全にアクセスし、意思決定やユーザーとの対話を強化します。

よくある質問