RAG-Anwendungen 10-mal schneller bereitstellen mit Zilliz und Vectorize
Wir freuen uns, bekannt zu geben, dass Vectorize jetzt mit Milvus und Zilliz Cloud integriert ist!
Diese Integration macht es schnell und einfach, Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Pipelines zu erstellen und zu pflegen, die sich mit verschiedenen Datenquellen und KI-Plattformen verbinden. Vectorize vereinfacht den Prozess, hochwertige Daten in Ihre Zilliz-Vektordatenbank zu übertragen, und hält Ihre Embeddings auf dem neuesten Stand, sodass Ihre KI-Anwendungen stets Zugriff auf die aktuellsten und relevantesten Daten haben.
Sie können Vectorize mit vollständig verwaltetem Milvus auf Zilliz Cloud oder einer selbst gehosteten Milvus-Instanz verwenden, die über ein öffentliches Netzwerk zugänglich ist.
Leistungsstärkere KI-Anwendungen ermöglichen
Milvus ist eine leistungsstarke Open-Source-Vektordatenbank, die KI-Anwendungen wie RAG, multimodale Suche und Empfehlungssysteme antreibt. Zilliz Cloud ist der vollständig verwaltete Dienst von Milvus, ist jedoch 10-mal schneller als Milvus. In RAG stellt eine Vektordatenbank großen Sprachmodellen (LLMs) kontextbezogene Daten zu bestimmten Schwerpunktbereichen bereit. Je höher die Qualität und Relevanz der Daten ist, desto besser wird Ihre RAG-Anwendung funktionieren.
Angenommen, Sie möchten beispielsweise einen KI-Agenten erstellen, der die Fragen eines Benutzers zur Verwendung einer Webanwendung in Echtzeit beantworten kann. Sie könnten Ihrem LLM Dokumentationen und Tutorials von Ihrer Website, interne Unternehmensleitfäden und Kundengespräche bereitstellen. Indem dem LLM kontextbezogene Informationen gegeben werden, kann es zuverlässige Antworten auf Fragen liefern, die es andernfalls nicht beantworten könnte. Ein solches Tool ist praktisch, wenn Sie die Ihrem LLM bereitgestellten Daten aktuell halten – etwa wenn Ihrer Dokumentation ein neuer Abschnitt hinzugefügt wird, der eine Funktion ausführlicher erklärt.
Zilliz Cloud macht es einfach, Ihre Daten als Vektoren zu durchsuchen und zu verwalten, aber der Aufbau einer RAG-Pipeline – das Extrahieren von Daten, Erstellen von Embeddings und deren Aktualisierung – kann komplex und zeitaufwendig sein.
Herausforderungen beim Aufbau von RAG-Pipelines
Die Umwandlung von unstrukturierten Daten in Vektorindizes kann viel Zeit und Aufwand erfordern. Daten werden aus einer oder mehreren Quellen extrahiert, zu Vektorsuchindizes verarbeitet und anschließend in Ihre Vektordatenbank geladen. Manchmal ist es einfach, eine Verbindung zu einer Datenquelle herzustellen; manchmal müssen Sie benutzerdefinierten Code schreiben. Je mehr Datenquellen Sie einbeziehen müssen, desto komplexer wird dieser Prozess und desto mehr Zeit nimmt er in Anspruch.
Nachdem Sie die Daten extrahiert haben, müssen Sie sie bereinigen und formatieren, was oft einen nicht unerheblichen Arbeitsaufwand bedeutet. Dann müssen Sie herausfinden, welches Embedding-Modell und welche Chunking-Strategie für Ihren Datensatz am besten funktioniert. Nur weil ein Modell und eine Vektorisierungsstrategie bei einem Datensatz gut funktionieren, heißt das nicht, dass sie bei einem anderen genauso gut funktionieren. Sie müssen also testen und durch Versuch und Irrtum den richtigen Ansatz finden – und manchmal eine Münze werfen und hoffen, dass Sie richtig geraten haben.
Sobald Sie all das endlich herausgefunden haben, müssen Sie sicherstellen, dass alle Aktualisierungen Ihres Datensatzes verarbeitet und Ihre Vektorsuchindizes regelmäßig aktualisiert werden, damit Ihr LLM stets mit den neuesten Daten arbeitet und daher genaue und zuverlässige Ergebnisse liefert.
Wie Vectorize RAG-Pipelines vereinfacht
Vectorize reduziert die Zeit, die zum Extrahieren und Vorverarbeiten von Daten, zum Bewerten von Embedding-Modellen und Chunking-Strategien sowie zum Erstellen und Pflegen von Pipelines benötigt wird, erheblich.
Das Erstellen Ihrer RAG-Pipeline ist schnell und einfach. Geben Sie eine oder mehrere Datenquellen an, wählen Sie die AI-Plattform, das Embedding-Modell und die Chunking-Strategie aus und stellen Sie dann Ihre Pipeline bereit. Ihre Pipeline läuft nach dem von Ihnen festgelegten Zeitplan, ob täglich, stündlich oder in Echtzeit. Vectorize aktualisiert automatisch Ihre Vektordatenbank und stellt sicher, dass Ihre Daten aktuell und relevant bleiben.
Zilliz und Vectorize: Entwickelt für AI Engineers
Zilliz Cloud bietet zuverlässige Vektorspeicherung und leistungsstarke Vektorsuche, während Vectorize Ihre RAG-Pipelines automatisiert und Ihre Embeddings auf dem neuesten Stand hält. Die Kombination befreit Sie vom Aufbau und der Verwaltung von Pipelines und ermöglicht es Ihnen stattdessen, sich auf die Erstellung genauer, zuverlässiger AI-Anwendungen zu konzentrieren.
Abbildung: Wie Zilliz und Vectorize für AI Engineers funktionieren
Erste Schritte mit Vectorize und Zilliz Cloud
Bereit, es auszuprobieren? Registrieren Sie sich für die Vectorize-Plattform, verbinden Sie Ihre Milvus- oder Zilliz Cloud-Instanz und stellen Sie Ihre erste RAG-Pipeline in wenigen Minuten bereit.
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