Moderne Analytik & Berichterstattung mit Milvus Vector DB und GenAI
Mit dem Fortschritt der Technologie erweitert sich die Rolle von KI-Systemen, wobei mehrere Stakeholder sich auf diese Systeme verlassen, um Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungen zu treffen, während sie aktiv mit ihnen interagieren. Diese wachsende Komplexität hat moderne Analyse- und Reporting-Tools unverzichtbar gemacht, um die Leistung von KI-Systemen zu verstehen und zu bewerten. Während des jüngsten Unstructured Data Meetup im August in New York City erläuterte Bill Reynolds von Qarbine—einem Unternehmen, das sich auf moderne Datenkollaboration spezialisiert hat -, wie die Integration von Milvus mit Qarbine und Generative AI (GenAI) die Art und Weise transformieren kann, wie unstrukturierte Daten analysiert werden, und dabei hervorragende Effizienz und Einblicke bietet.
Bill Reynolds von Qarbine spricht beim NYC August Unstructured Data Meetup
In diesem Blog wollen wir die Rolle von Vektordatenbanken wie Milvus verstehen, wie Qarbine den Analyseprozess vereinfacht und wie Milvus und Qarbine integriert werden können, um fortschrittliche GenAI-Anwendungen zu erstellen.
Legen wir direkt los.
Milvus verstehen: Führende Vektordatenbank von Zilliz
Was sind Vektordatenbanken?
Traditionelle Datenbanken wurden verwendet, um strukturierte Daten zu speichern, und Ähnlichkeitssuchen wurden mithilfe exakter Abfrageübereinstimmungen durchgeführt. Dieser Ansatz war ineffizient, da er unstrukturierte oder hochdimensionale Daten nicht verarbeiten konnte und keine semantisch effizienten Abfragesuchen durchführen konnte.
Vektordatenbanken sind darauf ausgelegt, hochdimensionale Daten zu speichern, zu verwalten und abzufragen, die als Vektoren dargestellt werden. Vektoren sind numerische Darstellungen von Daten wie Text, Bildern oder Audio. Diese Vektoren erfassen die Merkmale der Daten so, dass ähnliche Elemente nahe beieinanderliegende Vektordarstellungen haben. Daher speichern Vektordatenbanken unstrukturierte Daten effizient und führen semantisch sinnvolle Abfragesuchen durch.
Hauptmerkmale von Milvus
- Skalierbarkeit: Milvus unterstützt die Verwaltung von Vektordaten in großem Maßstab. Seine Fähigkeit, Millionen oder sogar Milliarden von Vektoren zu verarbeiten, macht es geeignet für Anwendungen wie Bildsuche, Empfehlungssysteme und inhaltsbasierte Abfrage.
- Echtzeitverarbeitung: Milvus kann Vektoren in Echtzeit abrufen und ermöglicht so dynamische Anwendungen wie personalisierte Produktempfehlungen und KI-gestützte Analysen.
Hochleistungssuche: Milvus verwendet Approximate Nearest Neighbor (ANN)-Suchalgorithmen, die für den schnellen und präzisen Abruf relevanter Vektoren auf Basis von Ähnlichkeit optimiert sind. Diese Funktion ist entscheidend für die Verarbeitung von Echtzeitanalysen und KI-Workflows.
Multimodale Unterstützung: Milvus funktioniert über eine Vielzahl von Datentypen hinweg - Text, Bilder, Video und mehr. Durch die Umwandlung dieser Datentypen in Vektoren ermöglicht Milvus eine nahtlose multimodale Datenintegration.
- Bring Your Own LLM (Large Language Model): Die Flexibilität, sowohl öffentliche als auch private Large Language Models (LLMs) in Milvus-gestützte Anwendungen zu integrieren, ermöglicht es Unternehmen, maßgeschneiderte Such- und Empfehlungssysteme auf Grundlage ihrer spezifischen Anforderungen zu implementieren.
Qarbine: Verbesserung von Analysen und Reporting
Herausforderungen moderner Anwendungen
Im Vortrag hebt Bill Reynolds die Herausforderungen moderner Anwendungen hervor, denen verschiedene Stakeholder beim Zugriff auf dieselbe KI-Anwendung begegnen.
Wie im Bild gezeigt, sind viele Anwendungen nicht gleichzeitig benutzerfreundlich für verschiedene Stakeholder. Zum Beispiel verfügen Entwickler über Expertise in Schema- und Abfragekenntnissen, und Vertriebsmanager suchen nach Berichts- und Analyseoptionen. Im Gegensatz dazu interessieren sich Analysten mit Kenntnissen über Legacy-Tools und entsprechenden Fähigkeiten für Daten und verstehen möglicherweise technische Begriffe wie Vector Query nicht. Daher schließt Qarbine diese Lücke, indem es eine Reihe hilfreicher Tools für Entwickler und Analysten sowie zugängliche Visualisierungen und Analyseberichte bereitstellt.
Hauptfunktionen von Qarbine
Während Milvus die Datenbankinfrastruktur bereitstellt, vereinfacht Qarbine den Analyse- und Berichtsprozess. Qarbine fungiert als Brücke zwischen Entwicklern und Analysten und stellt sicher, dass selbst nicht-technische Benutzer die Vektorsuchfunktionen von Milvus nutzen können, ohne über tiefgehende Kenntnisse in Data Science oder Datenbankabfragen zu verfügen.
Vereinfachte Datenabfragen
Qarbine abstrahiert die Komplexität der Vektorsuchalgorithmen von Milvus und bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche. Qarbine-Benutzer können beispielsweise SQL-ähnliche Abfragen schreiben, um mit der Datenbank zu interagieren, sodass sie Suchen durchführen, Berichte ausführen und Erkenntnisse generieren können, ohne sich mit den Details von Vektoroperationen befassen zu müssen.
Anpassbare Berichterstellung
Zusätzlich zur Vereinfachung von Abfragen bietet Qarbine anpassbare Berichtstools. Durch die Integration in Business-Intelligence-(BI)-Plattformen ermöglicht Qarbine Benutzern, Daten aus Milvus in Echtzeit zu visualisieren und zu analysieren. Analysten können dynamische Berichte und Dashboards erstellen, wertvolle Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten gewinnen und gleichzeitig die Skalierbarkeit und Leistung von Milvus sicherstellen.
Qarbine-Anwendungsarchitektur mit Milvus
Qarbine ist ein benutzerorientiertes Tool, das als Plattform für Datenanalyse und Zusammenarbeit dient, auf der mehrere Stakeholder wie Entwickler, Analysten usw. interagieren können. Sein Backend umfasst Node.js und Express. Es stellt modulare Service-Plugins bereit, die sich in verschiedene externe KI- und Cloud-Plattformen wie Microsoft Azure, AWS, Hugging Face, OpenAI, Mistral AI und so weiter integrieren. Diese Modularität ermöglicht es, flexibel und skalierbar zu sein, um sich an verschiedene Technologien oder Dienste anzupassen. Darüber hinaus bietet Qarbine auch modulare Datentreiber, die verwendet werden können, um eine Verbindung zu einer Datenbank wie Milvus herzustellen. Diese Integrationen mit Qarbine ermöglichen Analyse und Berichtserstellung für verschiedene KI-Aufgaben.
Vereinfachte Node.js-Abfragen mit Qarbine
Grundlegende Milvus-Abrufabfrage
var milvusClient = new MilvusClient(options:ClientConfig)
milvusClient.query({
collection_name: COLLECTION_NAME,
filter: ‘id>0’,
output_fields: [‘vector’, ‘id’],
})
Grundlegende Milvus-Vektorabrufabfrage
milvusClient.search({
vector: [ … ],
collection_name: COLLECTION_NAME,
output_fields: [‘*’],
expr: “color in [‘pink_8682’, ‘red_9392’]”,
limit:5,
})
GenAI-Anwendungen mit Milvus und Qarbine voranbringen
Gesamtablauf der Ausführung von der Vektordatenbank bis zum Abrufen von Analyseergebnissen
Gesamtablauf der Ausführung zum Abrufen von Analyseergebnissen mit Qarbine, OpenAI und Milvus
Dynamische RAG-Analyse
Was ist Retrieval Augmented Generation (RAG)?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist ein Ansatz in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), der abrufbasierte und generierungsbasierte Methoden kombiniert, um die Fähigkeiten von Sprachmodellen zu erweitern. Ziel ist es, die Genauigkeit, Relevanz und Faktentreue generierten Textes durch die Nutzung externer Datenquellen zu verbessern. Es basiert auf zwei Schlüsselkonzepten -
Abrufbasierte Methoden:
- Diese Methoden konzentrieren sich darauf, relevante Informationen aus einem großen Korpus oder einer Wissensbasis abzurufen. Wenn eine Anfrage gestellt wird, sucht das System nach Dokumenten oder Daten, die für die Anfrage am relevantesten sind, und ruft sie ab.
Generierungsbasierte Methoden:
- Generierungsbasierte Methoden umfassen das Erzeugen von Text von Grund auf basierend auf der Eingabe. Modelle wie GPT oder andere transformerbasierte Modelle verwenden vorab erlerntes Wissen, um kohärente und kontextuell relevante Antworten zu generieren.
Wie funktioniert RAG?
Wenn dem Modell eine Frage oder Eingabe präsentiert wird, durchsucht der Retriever eine Wissensbasis nach den relevantesten Dokumenten. Der Generator verwendet dann den abgerufenen Inhalt als Eingabekontext, um die endgültige Antwort zu generieren und sicherzustellen, dass die Informationen relevant sind.
Funktionsweise von RAG
Wie kann RAG mit Milvus und Qarbine implementiert werden?
Die Integration von Milvus und Qarbine kann den Weg für die Nutzung von GenAI-Ansätzen wie RAG ebnen. Analysten können Qarbine verwenden, um ihre Prompts einzugeben, die dann an Milvus weitergeleitet werden, um kontextuell relevante Ergebnisse zu erhalten. Dies kann in einem RAG-Szenario verwendet werden, bei dem die abgerufenen Daten zur Generierung der endgültigen Antwort genutzt werden. Hier dient Milvus mit seinen schnellen und effizienten Operationen als ideale Datenbank zum Speichern und Abrufen von Embeddings. Qarbine ist mit seinen fortschrittlichen Analysen in der Lage, aussagekräftige Berichte oder Visualisierungen für schnellere Erkenntnisse und eine dynamischere Entscheidungsfindung zu generieren.
Diese Integrationen sind sehr nützlich für Anwendungen wie Chatbots, virtuelle Assistenten und Frage-Antwort-Systeme.
Beispielausgabe einer dynamischen RAG-Analyse mit Milvus und Qarbine
Interaktives RAG mit KI-Assistent
Mit Qarbine ist es außerdem möglich, eine einfache interaktive RAG-Anwendung mit seinem „Ask AI“-Assistenten zu erstellen. Wenn in der Qarbine-Oberfläche auf „Ask AI“ geklickt wird, öffnet sich ein Prompt-Feld, in das Sie Ihre Frage eingeben und angeben können, welches KI-Modell die Aufgabe ausführen soll.
Betrachten Sie zum Beispiel ein reales Chatbot-Szenario. Der Chatbot kann Milvus nach früheren Kundeninteraktionen abfragen und dabei Vektor-Embeddings abrufen, die frühere Gespräche widerspiegeln. Mit diesen Daten kann der Chatbot auf personalisierte, menschenähnliche Weise antworten und so die gesamte Benutzererfahrung verbessern.
Interaktives RAG mit Milvus und Qarbine
Weitere reale Anwendungsfälle von Milvus und Qarbine
Die Integration von Milvus und Qarbine kann reale Anwendungen in verschiedenen Branchen haben. Lassen Sie uns einige davon betrachten.
E-Commerce-Produktempfehlungen
Milvus kann Vektor-Embeddings speichern, die Produkte, Benutzerinteraktionen und Bewertungen repräsentieren. Mithilfe dieser Vektoren kann das System personalisierte Produktempfehlungen in Echtzeit liefern. Die Oberfläche von Qarbine ermöglicht es Business-Analysten, die Empfehlungsalgorithmen anzupassen, ohne die Vektordatenbank verstehen zu müssen, und optimiert so die Abläufe.
Prädiktive Modellierung im Gesundheitswesen
Milvus kann komplexe medizinische Daten wie MRT-Scans, genomische Daten und Patientenakten als Vektoren speichern. Diese Daten können dann von KI-Modellen analysiert werden, um das kardiovaskuläre Risiko, den Krankheitsverlauf vorherzusagen oder sogar personalisierte Behandlungspläne zu empfehlen. Die Qarbine-Oberfläche stellt sicher, dass medizinisches Fachpersonal auf diese Daten zugreifen und sie auf sinnvolle Weise interpretieren kann.
Empfehlung von Medieninhalten
In der Medienbranche kann Milvus große Mengen an Video- und Bild-Embeddings speichern. Durch die Abfrage dieser Embeddings können Plattformen Inhaltsempfehlungen basierend auf den Präferenzen der Nutzer anbieten. Qarbine ermöglicht es nicht-technischen Mitarbeitenden, diese Empfehlungsabfragen zu erstellen und zu ändern, ohne das Engineering-Team einbeziehen zu müssen.
Fazit
Die Integration von Milvus und Qarbine bietet eine großartige Anwendung für Unternehmen, um unstrukturierte Daten zu verwalten und daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Milvus mit seinen leistungsstarken Vektorsuchfunktionen und Qarbine, das den Analyse- und Reporting-Prozess vereinfacht, bilden eine Plattform für die Entwicklung fortschrittlicher GenAI-Anwendungen. Diese Zusammenarbeit steigert die Effizienz und ermöglicht Stakeholdern in verschiedenen Abteilungen den Zugang zur Nutzung der Leistungsfähigkeit von KI, ohne tiefgehende technische Kenntnisse zu benötigen. Diese Kombination kann für Branchen wie E-Commerce, Gesundheitswesen und Medien nützlich sein, indem sie Echtzeit-Erkenntnisse liefert, die in konkrete Maßnahmen umgesetzt werden können, und dynamische Entscheidungsprozesse fördert.
Weiterlesen
Introducing Zilliz CLI and Agent Skills for Zilliz Cloud
Manage your vector database from your terminal or AI coding agent. Zilliz CLI and Agent Skills work with Claude Code, Cursor, Codex, and Copilot.
Zilliz Cloud Enterprise Vector Search Powers High-Performance AI on AWS
Zilliz Cloud on AWS powers secure, scalable, ultra-fast vector search for enterprise AI apps, with BYOC, sub-10ms latency, and zero-DevOps simplicity.
Similarity Metrics for Vector Search
Exploring five similarity metrics for vector search: L2 or Euclidean distance, cosine distance, inner product, and hamming distance.