Pinecone Nexus 現已公開預覽

Pinecone 今日宣佈，其知識引擎 Pinecone Nexus 已進入公開預覽階段。該產品於七周前以早期訪問形式推出，旨在為AI代理提供編譯後的企業知識。自發布以來，Pinecone 與一批涵蓋海量數據、高複雜性以及嚴格準確性、延遲和成本要求的用户合作，現在向所有商業用例開放。

Pinecone Nexus 的核心目標是解決企業知識分佈散亂的問題。前沿模型在通用知識和複雜推理方面表現出色，但面對深埋在文件中的特定信息時，搜索能力不足。而傳統向量數據庫一直在改進搜索，但企業還有一個更獨特的知識層次：業務上下文。這是三年員工無需搜索就能知道的知識；哪個內部流程文檔反映了當前實際工作方式；季度目標在實踐中的意義；一個部門的政策如何關聯到另一個部門的決策。這些知識分散在合同、維基、HR文檔、會議記錄、支持工單和財務記錄中。大部分已被記錄下來，但記錄不等於編譯，而代理在開始任務時需要後者。每次代理啓動任務，它都必須從頭開始拼湊這些信息，導致令牌消耗、時間延遲和半對半錯的答案。

Nexus 通過一個“清單”（Manifest）機制來解決這一問題。清單是領域專家設計的藍圖，定義了文檔如何被理解，以及知識工件（Knowledge Artifacts）的類型和關係。數據通過連接器（如本地文件上傳、Box、OneLake）進入工作區，在工作區內組織為多個“上下文”（Contexts），每個上下文對應一個數據集或知識領域。然後，Nexus 的策劃層根據清單將原始文檔轉換為結構化的知識工件。代理通過 KnowQL 查詢接口直接查詢這一知識層，無需在運行時猜測文檔結構。

Nexus 的獨特之處在於讓領域專家參與知識策劃。例如，專利律師可以定義專利標準組織方式的清單，併購分析師可以指定盡職調查中需要交叉引用的文檔類別。這種模式不同於提示工程——模型不是在查詢時被指導，而是直接使用由真正理解領域的人設計的知識層。結果就是答案精確且快速，推理從開始就指向正確的方向。

隨着法規變化、產品演進，知識會出現“知識漂移”。Nexus 允許專家重新策劃：更新清單、重建知識層、發佈。代理保持最新，因為領域專家始終控制着知識層。

Pinecone 發佈了多項基準測試結果，證明了 Nexus 的效果。例如，在金融科技公司 Q2 的支持知識庫測試中，Nexus 在 20 個複雜問題上達到了 95% 的 F1 分數，平均召回率和精確率均為 4.70（滿分 5 分）。Q2 的首席數據科學家 Jesse Barbour 表示，他們可以輕易搭建向量數據庫並運行 RAG，但要讓代理可靠地組裝正確知識才是難點，而 Nexus 做到了。

在法律研究公司的測試中，Nexus 對歐盟判例法的回答完成率 100%，準確率 87%，而 Agentic RAG 基線的完成率僅 66%，準確率 45%。Nexus 的每個查詢平均僅消耗 9k 令牌，遠低於 Agentic RAG 的 80k。

在市政會議記錄的跨文檔推理測試中，Nexus 也展現了優於標準檢索的能力。

現在，任何有商業用例的用户都可以申請訪問 Pinecone Nexus 公開預覽。提供兩種方式：Preview Playground（快速驗證）和 BYOC 部署（生產環境，數據留在用户 VPC）。Pinecone 強調，他們專注 BYOC 模式以滿足企業對數據駐留、安全和合規的要求。