Vespa.ai, una plataforma líder para aplicaciones impulsadas por IA, ha sido elegida por RavenPack, un líder mundial en análisis de datos financieros, para impulsar la búsqueda vectorial a escala de miles de millones para su nueva oferta de servicios, Bigdata.com. La plataforma combina la tecnología RAG (Retrieval-Augmented Generation) patentada de RavenPack con las capacidades de búsqueda de Vespa.ai para procesar miles de millones de documentos financieros con una velocidad y precisión sin precedentes.
Bigdata.com representa un gran avance en la tecnología de investigación financiera, ya que ofrece a los profesionales una potente API y un asistente de investigación en tiempo real que permite una conversación directa con miles de millones de documentos financieros. La sofisticada arquitectura de la plataforma permite a los usuarios realizar investigaciones personalizadas, automatizar tareas complejas y acceder a datos en tiempo real a través de interfaces de escritorio y móviles. Cada respuesta está respaldada por una atribución transparente de la fuente, lo que garantiza la completa verificabilidad de la información.
Para respaldar la inmensa escala de Bigdata.com, RavenPack seleccionó Vespa.ai como su plataforma de búsqueda y recuperación de datos vectoriales. La sofisticada tecnología de búsqueda de Vespa, implementada con SPANN (Space Partition ANN), permite realizar búsquedas rápidas y eficientes a escala de miles de millones de datos dividiendo los datos en regiones más pequeñas y localizando coincidencias aproximadas, lo que proporciona velocidad y precisión fundamentales para las operaciones de datos en expansión de RavenPack.
Armando Gonzalez, CEO y cofundador de RavenPack I Bigdata.com: “Bigdata.com está preparada para revolucionar la forma en que los profesionales financieros abordan la investigación, el análisis y la toma de decisiones. Nuestra arquitectura RAG combina la búsqueda vectorial con el extenso gráfico de conocimiento financiero de RavenPack para obtener información en tiempo real e investigación profunda. Después de trabajar con Vespa.ai de código abierto durante algunos años, realizamos la transición a Vespa Cloud para respaldar nuestros flujos de trabajo empresariales. Esto simplifica nuestra infraestructura a medida que escalamos y nos brinda acceso a la orientación experta de los ingenieros de Vespa sobre la implementación vectorial a escala de miles de millones».
Jon Bratseth, CEO y fundador de Vespa.ai: “Bigdata.com ofrece una plataforma innovadora y única para la investigación de empresas de servicios financieros. En este campo, la precisión y la respuesta rápida son fundamentales. Vespa.ai se enorgullece de asociarse con RavenPack para proporcionar una infraestructura de búsqueda de vanguardia que aprovecha el aprendizaje automático para clasificar los resultados más relevantes entre miles de millones de documentos, lo que permite a los usuarios tomar decisiones informadas y oportunas con confianza».
Acerca de Bigdata.com
Bigdata.com es una plataforma de inteligencia artificial avanzada creada por RavenPack, líder mundial en análisis de datos financieros que trabaja con los fondos de cobertura, bancos y gestores de activos más exitosos del mundo. Bigdata.com tiene como objetivo revolucionar la forma en que los profesionales acceden y utilizan la información. Al combinar capacidades de búsqueda en tiempo real, personalización profunda e información clara y verificable, Bigdata.com ofrece a los usuarios los datos más actuales y relevantes disponibles. Con el respaldo de más de dos décadas de experiencia en inteligencia artificial de RavenPack, Bigdata.com redefine lo que es posible en los negocios y las finanzas.
Acerca de Vespa
Vespa.ai es una plataforma para crear aplicaciones impulsadas por IA para búsqueda, recomendación, personalización y RAG. Maneja grandes volúmenes de datos y altas tasas de consultas, y ofrece una gestión eficiente de datos, inferencia y lógica. Vespa está disponible como servicio administrado y como código abierto.
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Motor RAG en tiempo real para inteligencia financiera en miles de millones de documentos – Business Wire