Pinecone Nexus:面向Agent的知識引擎 | Pinecone
Pinecone發佈Nexus知識引擎,專為AI Agent設計,將知識檢索轉變為知識編譯,提升任務完成率並降低Token消耗。同時推出KnowQL聲明式查詢語言和Pinecone Marketplace。
Pinecone 今日正式發佈 Pinecone Nexus,一款專為人工智能 Agent 設計的知識引擎。傳統上,AI Agent 依賴檢索系統獲取原始文檔,再通過大模型推理消耗大量 Token 處理信息,導致任務完成率僅 50-60%,延遲不可預測且成本高昂。Nexus 顛覆了這一模式:它將推理從檢索階段前移至知識編譯階段,在 Agent 需要之前就為其構建好結構化、上下文相關的知識製品(specialized contexts)。每個製品根據 Agent 的任務、角色和權限動態生成,內置版本控制與溯源能力,確保輸出的可審計性和安全性。
Nexus 由兩大核心組件構成:上下文編譯器(context compiler)和可組合檢索器(composable retriever)。上下文編譯器接收原始數據與任務規格,通過迭代優化生成任務最優的知識表示。例如,針對同一家企業的數據,銷售 Agent 獲得包含 Gong 通話記錄、商機階段、關鍵郵件和競爭對手提及的戰情室;財務 Agent 獲得合同條款與計費週期關聯的收入視圖;市場 Agent 獲得歸因分析;CEO Agent 獲得跨職能信號。可組合檢索器在運行時以低延遲、高精度的方式提供這些製品,支持字段級引用、置信度評分和確定性衝突解決。
與 Nexus 同時發佈的還有 KnowQL,一種面向 Agent 的聲明式查詢語言。KnowQL 包含六個原語:意圖、過濾、溯源、輸出形狀、置信度和預算,使 Agent 能夠精確表達知識需求,而無需編寫自定義檢索代碼。這一設計解決了當前 Agent 無法顯式指定輸出格式、來源和性能要求的問題,使得檢索行為可預測、可治理。Pinecone 已與 LangChain 和 Teradata 合作推廣 KnowQL,LangChain CEO Harrison Chase 表示:“構建可靠的、長週期 Agent 本質上是一個上下文工程問題。Nexus 在知識層解決了它,KnowQL 是整個 Agent 生態期待的標準接口。”
此外,Pinecone Marketplace 允許團隊在幾分鐘內建立從數據攝取到知識編譯的完整管道,集成 Box、Unstructured 等企業內容平台。Unstructured CEO Brian Raymond 指出:“87% 的財富 1000 強企業依賴 Unstructured 處理非結構化數據,與 Nexus 的結合將原始內容轉化為隨每次 Agent 交互而增值的知識資產。”
Pinecone Nexus 和 KnowQL 的早期訪問現已開放,專注於金融、醫療、法律、企業 SaaS 等對知識治理要求嚴格的領域。Pinecone 表示,該方案可將任務完成率提升至 90% 以上,速度提高 30 倍,Token 支出減少至原來的十分之一,從而徹底改變企業 AI 的投資回報率。