Recentemente, Vectorize ha presentato una nuova piattaforma per il recupero aumentato dei dati aziendali (RAG). Nonostante l’importanza crescente dei database vettoriali nell’intelligenza artificiale, Chris Latimer, CEO e co-fondatore di Vectorize, sottolinea che il vero problema non è il database stesso, ma l’integrazione dei dati non strutturati al suo interno in modo efficiente.
Latimer ha lavorato per anni in DataStax e ha visto che molte aziende, al termine dello sviluppo dei loro progetti di intelligenza artificiale, si trovavano ad affrontare problemi di integrazione dei dati. Per affrontare questa sfida, Vectorize è stata fondata dieci mesi fa e ha recentemente raccolto 3,6 milioni di dollari in un round di finanziamento guidato da True Ventures. La nuova piattaforma di Vectorize offre un approccio agentico al RAG, consentendo l’uso di dati quasi in tempo reale.
Vectorize non è un database vettoriale, ma una piattaforma che collega fonti di dati non strutturati a database esistenti come Pinecone e DataStax. La piattaforma gestisce l’ingestione e l’ottimizzazione dei dati, creando pipeline pronte per la produzione e adottando best practice di ingegneria dei dati.
Uno degli aspetti distintivi di Vectorize è la sua capacità di valutare diversi modelli di incorporamento dei dati, consentendo alle aziende di scegliere la configurazione migliore per le loro esigenze. Inoltre, la piattaforma facilita l’uso dell’intelligenza artificiale agentica, che combina tecniche RAG con la capacità di risolvere problemi in modo autonomo. Ad esempio, la startup Groq utilizza già questa tecnologia per sviluppare un agente di supporto AI capace di gestire le richieste dei clienti senza intervento umano.
Latimer evidenzia l’importanza di disporre di dati aggiornati, poiché dati obsoleti possono portare a decisioni errate. La piattaforma di Vectorize offre opzioni di aggiornamento in tempo reale, consentendo alle aziende di configurare la frequenza di aggiornamento dei dati in base alle loro esigenze.