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Open-Source-Vektordatenbank für milliardenschwere Vektor-Ähnlichkeitssuchen.
High-Performance Vector Database Made Serverless.
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Unstrukturierte Daten-Meetups

Unstrukturierte Daten-Meetups

Treten Sie einer Gemeinschaft leidenschaftlicher Entwickler und Ingenieure bei, die sich für Gen AI einsetzen.

Unstructured Data Meetups

Zilliz veranstaltet Unstrukturierte Daten-Meetups an verschiedenen Orten weltweit, um Entwickler zusammenzubringen, die an der Entwicklung von Generative-AI-Anwendungen mit unstrukturierten Daten interessiert sind. Da neue KI-Modelle und Plattformen rasant wachsen, sind Meetups ein großartiger Ort für Entwickler und Ingenieure, die neugierig auf GenAI-Anwendungen sind oder daran arbeiten, zu lernen und sich zu vernetzen.

Bevorstehende Veranstaltungen

Finden Sie ein unstrukturiertes Daten-Meetup in einer Stadt in Ihrer Nähe!

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Hören Sie sich mehr GenAI-Führer und -Ersteller im Unstructured Data Podcast an.

Vergangene Meetups

All San Francisco Berlin Seattle South Bay Tokyo New York Brazil

South Bay-March 20, 2025
Hands-on Tutorial: Building an Agent to Reason about Private Data with Milvus
Stefan Webb
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San Francisco-February 26, 2025
Combining Lexical and Semantic Search with Milvus 2.5
Stefan Webb
Watch Replay View presentation
San Francisco-February 26, 2025
Bedrock Data Automation (Preview): Simplifying Unstructured Data Processing
Arnab Sinha & Jean Malha
Watch Replay View presentation
Berlin-January 23, 2025
Voice-to-Value: LLM-Powered Customer Interaction Analysis
Adam Madacsi
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Berlin-January 23, 2025
Full Text Search with Milvus 2.5
Stephen Batifol
View presentation
Berlin-January 23, 2025
Building the Next-Gen Apps with Multimodal Retrieval using Twelve Labs & Milvus
Hrishikesh Yadav
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San Francisco-December 03, 2024
Bridging Data Pipelines and AI: Powering Insights with Airbyte and Milvus
Akriti Keswani
Watch Replay View presentation
San Francisco-December 03, 2024
Building an Accuracy Flywheel for your LLM RAG Apps
Puneet Anand and Preetam Joshi
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San Francisco-December 03, 2024
Efficient Inference and Information Retrieval for Agents: SambaNova + Milvus
Rachel Bakke
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