Pinecone Launches Nexus Engine: Structuring Business Context for AI Agents
Pinecone has introduced Nexus, a "knowledge engine" for AI agents that transforms enterprise data into a structured layer. It reduces token costs and improves accuracy, achieving 90% accuracy in tests compared to 65% for RAG, with token consumption ranging from 1/9 to 1/15 of the usual amount.
Pinecone, yapay zeka ajanları için tasarlanmış "bilgi motoru" (knowledge engine) olan Pinecone Nexus'un genel kullanıma sunulduğunu duyurdu. Nexus, dağınık kurumsal verileri (sözleşmeler, bilgi tabanları, belgeler, toplantılar, ticket'lar, finans verileri) ajanların doğrudan sorgulayabileceği yapılandırılmış bir katmana dönüştürüyor. Retrieval-Augmented Generation (RAG) yaklaşımının aksine, her sorguda pahalı bir arama yapılmıyor; token maliyetleri, tek seferlik veri işleme aşamasına aktarılıyor. Finans ve hukuk alanındaki ilk kullanıcılar önemli bir iyileşme kaydetti: Nexus, hukuki görevlerin %100'ünü tamamlarken, kod ajanı yalnızca %6'sını, RAG ise %66'sını gerçekleştirebildi. Token tüketimi 9 ila 15 kat azaldı. Kurumsal veri yönetiminde Nexus'un doğruluğu %90'a ulaşırken RAG'da bu oran %65 oldu; belge başına işlem maliyeti ise 0,0038 dolar olarak gerçekleşti. Temel kavram Çalışma Alanı (Workspace) olup, bu alan içinde veriler Bağlamlara (Contexts) ayrılıyor. Manifest, ham kaynakların yapılandırılmış bilgiye dönüştürülme kurallarını tanımlıyor; bu manifestoya alan uzmanlığı bilgileri de entegre edilebiliyor. Veri bağlantısı, bağlayıcılar (yerel dosyalar, Box, Microsoft OneLake; yakında Google Drive, Slack, GitHub, Notion, Confluence, S3) aracılığıyla yapılıyor. Yapılandırılmış verilere yönelik sorgular KnowQL diliyle gerçekleştiriliyor. Veri şemasını kontrol etmek için ön izleme modu ve depolama ile güvenlik gereksinimlerine uyum sağlamak için Kendi Bulutunu Getir (BYOC) seçeneği mevcut. Benzer çözümler arasında Cognite, RationalAI ve LlamaIndex sayılıyor.
Kaynak: InfoQ 中国 —
orijinal