Fireworks AI
Build AI applications by combining Fireworks AI's LLM models with Zilliz Cloud's vector database capabilities
Verwenden Sie diese Integration kostenlosÜber Feuerwerk
AI Fireworks AI ist eine generative KI-Plattform, mit der Entwickler KI-Modelle mit hoher Leistung und Zuverlässigkeit ausführen und anpassen können. Die Plattform bietet serverlose Modelle, On-Demand-Bereitstellungen und Feinabstimmungsoptionen für Text-, Audio-, Bild- und Einbettungsmodelle.
Die Plattform verwendet ein Pay-as-you-go-Modell und umfasst Funktionen wie JSON-Modus, Grammatikmodus und Funktionsaufrufe über ihr Flumina-Framework.
Warum Zilliz Cloud und Feuerwerk
AI Die Kombination von Zilliz Cloud mit Fireworks AI schafft eine solide Grundlage für die Entwicklung von AI-Anwendungen. Zilliz Cloud übernimmt die Vektorspeicherung und Ähnlichkeitssuche, während Fireworks AI Zugang zu optimierten Sprach- und Einbettungsmodellen bietet.
Diese Integration hilft Entwicklern, produktionsreife KI-Anwendungen zu erstellen, ohne eine komplexe Infrastruktur verwalten zu müssen. Die Kombination ist besonders nützlich für Anwendungen, die eine zuverlässige Vektorsuche und leistungsstarke LLM-Funktionen benötigen.
Wie Zilliz Cloud und Fireworks AI funktionieren
Die Integration funktioniert, indem die Modelle von Fireworks AI verwendet werden, um Einbettungen aus Ihren Daten zu generieren, die dann in Zilliz Cloud gespeichert und durchsucht werden. Wenn Sie relevante Informationen abrufen müssen, führt Zilliz Cloud eine Ähnlichkeitssuche auf diesen Einbettungen durch. Für RAG-Anwendungen ruft Zilliz Cloud die relevantesten Dokumente auf der Grundlage der Vektorähnlichkeit ab, die dann von den LLMs von Fireworks AI verwendet werden, um genaue, kontextbezogene Antworten zu erzeugen.
Technische Implementierung
Einrichtung der Authentifizierung:
- Fireworks API-Schlüssel als Umgebungsvariable einrichten
- Konfigurieren Sie die Zilliz Cloud-Verbindung mit URI und API-Schlüssel
- Ablauf der Datenverarbeitung:
- Erzeugen von Einbettungen mit den Einbettungsmodellen von Fireworks AI (z. B. nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5)
- Speichern von Vektoren in Zilliz Cloud-Sammlungen mit bestimmten Dimensionen
- Verwenden Sie Inneres Produkt (IP) oder Cosinus-Ähnlichkeit für die Vektorsuche
- Verwaltung von Sammlungen:
- Erstellen von Sammlungen mit spezifischen Parametern
- Konfigurieren Sie die Dimensionsgröße basierend auf der Ausgabe des Einbettungsmodells
- Festlegen von Konsistenzstufen für die Zuverlässigkeit der Daten
- Suche und Abruf:
- Durchführen einer semantischen Suche mit anpassbaren Grenzen
- Abrufen verwandter Dokumente mit Ähnlichkeitswerten
- Verarbeitung der Ergebnisse durch den LLM von Fireworks AI für endgültige Antworten
- Fireworks API-Schlüssel als Umgebungsvariable einrichten
Lernen Sie
Lernabschnitt Der beste Weg, um zu beginnen, ist ein praktisches Tutorial. Dieses [Tutorial] (https://milvus.io/docs/build_RAG_with_milvus_and_fireworks.md) zeigt Ihnen, wie Sie ein RAG-System (Retrieval-Augmented Generation) mit Fireworks AI und Zilliz Cloud aufbauen.
Und hier sind noch ein paar weitere Ressourcen: