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Pinecone Nexus 現已公開預覽

Pinecone Nexus 是面向AI代理的知識引擎,透過編譯企業分散式知識為結構化層,降低每個查詢的令牌成本,提高準確性和速度。本文介紹了其工作原理、基準測試結果以及公開預覽的入口。

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 與一批涵蓋海量資料、高複雜性以及嚴格準確性、延遲和成本要求的使用者合作,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,但面對深埋在檔案中的特定資訊時,搜尋能力不足。而傳統向量資料庫一直在改進搜尋,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尋就能知道的知識;哪個內部流程文件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文件、會議記錄、支援工單和財務記錄中。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。每次代理啟動任務,它都必須從頭開始拼湊這些資訊,導致令牌消耗、時間延遲和半對半錯的答案。

Nexus 透過一個“清單”(Manifest)機制來解決這一問題。清單是領域專家設計的藍圖,定義了文件如何被理解,以及知識工件(Knowledge Artifacts)的型別和關係。資料透過聯結器(如本地檔案上傳、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資料集或知識領域。然後,Nexus 的策劃層根據清單將原始文件轉換為結構化的知識工件。代理透過 KnowQL 查詢介面直接查詢這一知識層,無需在執行時猜測文件結構。

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件類別。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。

隨著法規變化、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、釋出。代理保持最新,因為領域專家始終控制著知識層。

Pinecone 釋出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 的支援知識庫測試中,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 的首席資料科學家 Jesse Barbour 表示,他們可以輕易搭建向量資料庫並執行 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件推理測試中,Nexus 也展現了優於標準檢索的能力。

現在,任何有商業用例的使用者都可以申請訪問 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,資料留在使用者 VPC)。Pinecone 強調,他們專注 BYOC 模式以滿足企業對資料駐留、安全和合規的要求。