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Vectorize 帮助您更快、更轻松地构建 AI 应用。它自动化数据提取，使用 RAG 评估寻找最佳向量化策略，并让您快速部署实时 RAG 管道来处理非结构化数据。您的向量搜索索引保持最新，并且它与您现有的向量数据库集成，因此您可以完全控制您的数据。Vectorize 处理繁重的工作，让您专注于构建强大的 AI 解决方案，而不会陷入数据管理的困境。

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安装和设置

安装以下 Python 包 
pip install langchain-vectorize
在此处注册一个免费的 Vectorize 账户 here 在 访问令牌 部分生成访问令牌。收集您的组织 ID。从浏览器 URL 中，提取 /organization/ 后面的 UUID。 设置以下变量：
VECTORIZE_ORG_ID="your-organization-id"
VECTORIZE_API_TOKEN="your-api-token"

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检索器

from langchain_vectorize import VectorizeRetriever

retriever = VectorizeRetriever(
    api_token=VECTORIZE_API_TOKEN,
    organization=VECTORIZE_ORG_ID,
    pipeline_id="...",
)
retriever.invoke("query")
在示例笔记本中了解更多信息。
在 GitHub 上编辑此页面源文件。
以编程方式连接这些文档到 Claude、VSCode 等，通过 MCP 获取实时答案。
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