Avis et détails du produit de Vectara

J'ai choisi Vectara pour alimenter la recherche sur docs.qumulo.com après avoir étudié un certain nombre d'autres solutions de recherche IA. La technologie est maintenant directement intégrée dans le Portail de Documentation Qumulo—en plus d'autres sites web de Qumulo—recherchant chaque guide publié là-bas.

La fonctionnalité qui produit des résumés en plus des listes est particulièrement utile (sans parler de la fonctionnalité qui peut produire des résumés dans la langue de la requête originale—nous devons encore l'implémenter). Comparé à la solution précédente basée sur la recherche par mots-clés que nous avions, Vectara offre une approche complètement nouvelle pour trouver des informations sur le déploiement et la configuration de Qumulo Core.

Vectara est un outil très excitant qui a un potentiel incroyable, et j'aime le fait que, chaque fois que je suis bloqué ou que je rencontre un problème avec les dépôts GitHub tels que `vectara-ingest` ou `vectara-answer`, il y a toujours un ingénieur senior pour aider à résoudre un problème GitHub déposé, fournir un exemple de code, ou ajuster le code existant dans le dépôt—jusqu'à présent, tout le monde a été très réactif.

J'aime le fait que Vectara ne m'oblige pas à adhérer à un écosystème tel que AWS, Azure, ou GCP. Toutes les ressources que Vectara utilise sont gérées par Vectara, ce qui évite l'enfermement propriétaire et abstrait également tous les problèmes d'infrastructure du déploiement et de la configuration sur le terrain que l'administrateur effectue. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Vectara a une courbe d'apprentissage très abrupte pour quelqu'un qui n'est pas programmeur de métier et, bien que je sois modérément compétent avec une variété de cadres de développement et d'outils, je suis documentariste, pas développeur, ce qui signifie que je préfère une solution clé en main : quelque chose à déployer, configurer et ajuster en pas plus de 2-3 jours au total. Ce n'est pas nécessairement une préoccupation sérieuse—à mesure que Vectara grandit et développe son offre, ils auront une bien meilleure définition des principales personas utilisateurs.

Cela pourrait sembler une préoccupation étrange, mais Vectara propose actuellement beaucoup trop d'exemples et de scénarios au lieu d'offrir des solutions aux cas d'utilisation les plus *communs*. Pour combler cet écart pour le moment, je recommande de créer un guide de démarrage infaillible de bout en bout qui donnerait à l'utilisateur tout ce dont elle a besoin pour implémenter la recherche IA pour le scénario le plus courant : un site web sur un domaine (example.com) ou sous-domaine (docs.example.com) qui a un plan du site.

Actuellement, les modèles de Vectara semblent être principalement basés sur diverses configurations de ChatGPT-3.5 et ChatGPT-4 d'OpenAI. Il semble que l'utilisation des derniers moteurs d'IA ralentisse les requêtes de Vectara. Bien que je sois certain que l'ajustement des invites et les ajustements donnés aux modèles seront améliorés rapidement, il pourrait être intéressant de combiner une variété de moteurs, surtout pour les résumés. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.