Zilliz Cloud Pipelines Februar-Release – Drittanbieter-Embedding-Modelle und Verbesserungen der Benutzerfreundlichkeit!
Wir freuen uns, ein bedeutendes Update für Zilliz Cloud Pipelines vorzustellen, vollgepackt mit spannenden Funktionen, die Ihre RAG-Anwendungen mit flexibler und hochwertiger Retrieval-Funktionalität sowie ganz ohne DevOps-Aufwand unterstützen.
Unser Februar-Release konzentrierte sich auf zwei zentrale Bereiche: Embedding-Modelle und Benutzerfreundlichkeit.
Neue Embedding-Modelle von OpenAI und Voyage AI
Mit der Ergänzung von 3rd-party Embedding-Modellen von OpenAI und Voyage AI bietet Zilliz Cloud Pipelines jetzt die flexible Auswahl aus 6 Embedding-Modellen (5 englische Modelle und 1 chinesisches Modell)! Ganz gleich, ob Ihr Fokus auf dem Gleichgewicht zwischen Speicherkosten, Retrieval-Qualität oder Latenz liegt – es gibt eine passende Wahl für Sie:
- Ausbalancieren von Qualität und Overhead:
openai/text-embedding-3-smallbietet wettbewerbsfähige Qualität mit einem hocheffizienten Modell, das Vektoren mit geringerer Dimension erzeugt. Es hat den geringsten Inferenz- und Speicher-Overhead. - Auf der Suche nach der besten Leistung für eine bestimmte Aufgabe:
voyageai/voyage-code-2bietet hervorragende Retrieval-Qualität für codeintensive Texte, einschließlich Quellcode und technischer Dokumentation. - Empfindlich gegenüber Netzwerklatenz bei Ingestion und Query Serving: Wählen Sie
zilliz/bge-base-en-v1.5, ein ausgezeichnetes Allzweckmodell, das gemeinsam mit der Vektordatenbank in derselben Netzwerkumgebung bereitgestellt wird und die beste End-to-End-Latenz bei Ingestion und Abfragen erzielt.
| Embedding-Modell | Beschreibung |
|---|---|
| zilliz/bge-base-en-v1.5 | Von BAAI veröffentlicht, wird dieses moderne Open-Source-Modell auf Zilliz Cloud gehostet und gemeinsam mit Vektordatenbanken bereitgestellt, wodurch gute Qualität und die beste Netzwerklatenz geboten werden. Dies ist das standardmäßige Embedding-Modell, wenn language ENGLISH ist. |
| voyageai/voyage-2 | Gehostet von Voyage AI. Dieses Allzweckmodell zeichnet sich beim Abrufen technischer Dokumentation aus, die beschreibenden Text und Code enthält. Seine leichtere Version voyage-lite-02-instruct belegt Spitzenplätze im MTEB leaderboard. Dieses Modell ist nur verfügbar, wenn language ENGLISH ist. |
| voyageai/voyage-code-2 | Gehostet von Voyage AI. Dieses Modell ist für Programmiercode optimiert und bietet herausragende Qualität beim Abrufen von Codeblöcken. Dieses Modell ist nur verfügbar, wenn language ENGLISH ist. |
| openai/text-embedding-3-small | Gehostet von OpenAI. Dieses hocheffiziente Embedding-Modell bietet eine stärkere Leistung als sein Vorgänger text-embedding-ada-002 und bringt Inferenzkosten und Qualität in Einklang. Dieses Modell ist nur verfügbar, wenn language ENGLISH ist. |
| openai/text-embedding-3-large | Gehostet von OpenAI. Dies ist das leistungsstärkste Modell von OpenAI. Im Vergleich zu text-embedding-ada-002 ist der MTEB-Score von 61,0 % auf 64,6 % gestiegen. Dieses Modell ist nur verfügbar, wenn language ENGLISH ist. |
| zilliz/bge-base-zh-v1.5 | Von BAAI veröffentlicht, wird dieses moderne Open-Source-Modell auf Zilliz Cloud gehostet und gemeinsam mit Vektordatenbanken bereitgestellt, wodurch gute Qualität und die beste Netzwerklatenz geboten werden. Dies ist das standardmäßige Embedding-Modell, wenn language CHINESE ist. |
Verbesserte Benutzerfreundlichkeit für ein besseres Onboarding-Erlebnis
Als One-Stop-Lösung für Retrieval möchten wir in Zilliz Cloud Pipelines sowohl in der Entwicklungs- als auch in der Onboarding-Phase die beste Developer Experience bieten. Dieses Release fügte die neue Seite "Run Pipeline" und die Funktion zum Hochladen lokaler Dateien hinzu. Außerdem haben wir Unterstützung für alle dedizierten Vector-DB-Cluster in der GCP-Region us-west-2 hinzugefügt, sodass die Pipelines-Funktion nicht mehr auf den Serverless free plan beschränkt ist.
Neue UX zum Ausführen von Pipelines
Wenn Sie Ihre neu erstellten Pipelines testen, verstehen wir den Wunsch, sie mit nur wenigen Klicks auszuprobieren. Das Testen der Pipelines-Funktion ist jetzt mit der neu gestalteten Seite "Run Pipeline" leichter zugänglich. Wir haben alle Ihre Pipelines nach Collection im linken Bereich organisiert. Sie können im linken Bereich eine Pipeline auswählen und einen Testlauf durchführen, um ein Dokument aufzunehmen oder eine Suchanfrage zu stellen. Der Pipeline-Typ wird in der UI angezeigt, sodass Sie schnell zwischen ihnen unterscheiden können.
Hochladen lokaler Dateien
Obwohl es in der Produktion praktisch und sicher ist, Dokumente aus Object Stores aufzunehmen, ziehen viele Entwickler aus Bequemlichkeit das Hochladen lokaler Dateien während der Entwicklung vor. In diesem Release unterstützen wir zusätzlich zu S3 und GCS auch das Hochladen lokaler Dateien. Sie können die lokale Datei direkt aufnehmen, indem Sie in der "Run Pipeline"-UI auf die Schaltfläche "Attach File" klicken.
Unterstützung dedizierter Vektordatenbank-Cluster
Seit der Einführung von Zilliz Cloud Pipelines haben wir Nutzerfeedback erhalten, den Service auf weitere Arten von Vektordatenbank-Clustern auszuweiten. In diesem Release freuen wir uns, die Einschränkung aufzuheben. Zilliz Cloud Pipelines kann jetzt mit jeder Art von Vektordatenbank-Cluster in der GCP-Region us-west-2 arbeiten, einschließlich Serverless und Dedicated. Wir werden den Service in kommenden Releases auf weitere Clouds und Regionen ausweiten, darunter AWS, Azure und Alicloud.
Mit Unterstützung für dedizierte Cluster können Sie eine verbesserte Performance und Zuverlässigkeit der Vektorsuche genießen und gleichzeitig vom komfortablen One-Stop-Retrieval-Service profitieren — Zilliz Cloud Pipelines.
Starten Sie noch heute mit Zilliz Cloud Pipelines
Damit schließen wir unser Februar-Release von Zilliz Cloud Pipelines ab: mehr Embedding-Modelle zur Auswahl, eine bessere Benutzererfahrung, Hochladen lokaler Dateien und Unterstützung für dedizierte Cluster.
Bereit, die Leistungsfähigkeit von Zilliz Cloud Pipelines selbst zu erleben? Registrieren Sie sich noch heute kostenlos und testen Sie eine optimierte Retrieval-Lösung mit Qualität, Flexibilität und ohne DevOps-Aufwand. Sie können Zilliz Cloud Pipelines auch mit beliebten RAG-Frameworks wie LlamaIndex verwenden. Schließen Sie sich den vielen Entwicklern an, die Zilliz Cloud Pipelines nutzen, um ihre Innovation von Infrastrukturwartung und DevOps zu befreien.
Weiterlesen
VDBBench Adds Cost-Aware Benchmarking for Vector Databases
Compare Zilliz Cloud, Pinecone, and turbopuffer with VDBBench cost-aware vector database benchmarks across latency, freshness, multitenancy, and cold starts.
Zilliz Cloud Introduces Advanced BYOC-I Solution for Ultimate Enterprise Data Sovereignty
Explore Zilliz Cloud BYOC-I, the solution that balances AI innovation with data control, enabling secure deployments in finance, healthcare, and education sectors.
The Great AI Agent Protocol Race: Function Calling vs. MCP vs. A2A
Compare Function Calling, MCP, and A2A protocols for AI agents. Learn which standard best fits your development needs and future-proof your applications.