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Why Zilliz Cloud is the Top Chioce for Enterprise-Level Vector Search.

Related Resources

Success Stories

Popular Vector Database Use Cases<0></0>Zilliz Cloud Can Make a Difference 

Saving time and costs when combining Zilliz Cloud with GPTCache

How Zilliz Cloud Augments LLM Applications

RAG for LLMs: Updating and expanding LLMs’ knowledge base for more accurate answers

<0>The CVP stack (ChatGPT/LLMs + a vector database + prompt-as-code)</0> is an increasingly popular AI stack that shows the value of vector databases for LLM enhancement. We can use <1>OSS Chat</1> as an example to demonstrate how the CVP stack works.

OSS Chat is a chatbot that can answer questions about GitHub projects. It collects and stores information from various GitHub repositories and their documentation pages in Zilliz Cloud in the form of embeddings. When a user asks OSS Chat about any open-source project, Zilliz Cloud conducts a similarity search to find the topk most relevant outcomes. Then these results are combined with the original question to create a prompt that gives ChatGPT a broader context, resulting in more accurate answers.

We can also incorporate the GPTCache into the CVP stack to reduce costs and speed up responses.

ChatGPT/LLMs + a vector database + prompt-as-code

The CVP Stack

Retrieval Augmented Generation (RAG)

Milvus Integrations with Popular AI Projects

Lacking domain-specific information

Prone to hallucination 

Costly and slow

Failure to access up-to-date information

Token Limit

Immutable pre-training data

LLM Limitations

LLM Projects Utilizing Milvus & Zilliz Cloud

Vector Database Use Cases: Retrieval Augmented Generation - Zilliz

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Vector Database Use Cases

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KI-Assistent

Warum Zilliz Cloud die Top-Wahl für unternehmensweite Vektorsuche ist.

Erfolgsgeschichten

Beliebte Anwendungsfälle für Vektordatenbanken<0></0>Zilliz Cloud kann den Unterschied machen

Zeit- und Kostenersparnis durch Kombination von Zilliz Cloud mit GPTCache

Wie Zilliz Cloud LLM-Anwendungen verbessert

RAG für LLMs: Aktualisierung und Erweiterung der Wissensbasis von LLMs für genauere Antworten

<0>Der CVP-Stack (ChatGPT/LLMs + eine Vektordatenbank + Prompt-as-Code)</0> ist ein zunehmend beliebter KI-Stack, der den Wert von Vektordatenbanken für die LLM-Erweiterung zeigt. Wir können <1>OSS Chat</1> als Beispiel verwenden, um zu demonstrieren, wie der CVP-Stack funktioniert.

OSS Chat ist ein Chatbot, der Fragen zu GitHub-Projekten beantworten kann. Er sammelt und speichert Informationen aus verschiedenen GitHub-Repositories und deren Dokumentationsseiten in Form von Embeddings in Zilliz Cloud. Wenn ein Benutzer OSS Chat nach einem Open-Source-Projekt fragt, führt Zilliz Cloud eine Ähnlichkeitssuche durch, um die topk relevantesten Ergebnisse zu finden. Diese Ergebnisse werden dann mit der ursprünglichen Frage kombiniert, um einen Prompt zu erstellen, der ChatGPT einen breiteren Kontext bietet, was zu genaueren Antworten führt.

Wir können auch GPTCache in den CVP-Stack integrieren, um Kosten zu reduzieren und Antworten zu beschleunigen.

ChatGPT/LLMs + eine Vektordatenbank + Prompt-as-Code

Der CVP-Stack

Milvus-Integrationen mit beliebten KI-Projekten

Fehlende domänenspezifische Informationen

Anfällig für Halluzinationen

Kostenintensiv und langsam

Kein Zugriff auf aktuelle Informationen

Token-Limit

Unveränderliche Vortrainingsdaten

Einschränkungen von LLMs

LLM-Projekte, die Milvus & Zilliz Cloud nutzen

Anwendungsfälle für Vektordatenbanken: Retrieval Augmented Generation - Zilliz

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Anwendungsfälle für Vektordatenbanken

Suchen Sie nach ähnlichen Videos aus umfangreichen Sammlungen von Videotheken.

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Suchen Sie nach visuell ähnlichen Bildern aus einer umfangreichen Sammlung von Bildbibliotheken.

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Finden Sie ähnliche Audioergebnisse aus riesigen Mengen von Audiodaten wie Musik, Soundeffekten und Reden.

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Empfehlen Sie ähnliche Informationen oder Produkte auf der Grundlage des Nutzerverhaltens und der Vorlieben.


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Erweitern Sie das Wissen von LLMs, indem Sie externe Datenquellen in LLMs und Ihre KI-Anwendungen integrieren.

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Erkenne Datenpunkte, Ereignisse und Beobachtungen, die erheblich vom üblichen Muster in einem Datensatz abweichen.

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Interaktiver QA-Chatbot, der Benutzerfragen automatisch beantwortet.

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Suchen Sie nach ähnlichen Substrukturen, Superstrukturen und anderen Strukturen für ein angegebenes Molekül.

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Abfrage über verschiedene Modalitäten wie Texte, Videos, Audio und Bilder.

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Suchen Sie in riesigen Mengen natürlichsprachlicher Dokumente nach semantisch ähnlichen Texten.

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KI-Agenten benötigen Speicher, Kontext und Schlussfolgerungsfähigkeit, um autonom in komplexen und mehrstufigen Entscheidungsprozessen zu handeln. Vektordatenbanken ermöglichen Speicher, Abruf und Multi-Agenten-Zusammenarbeit in großem Maßstab.

Anwendungsfälle für Vektordatenbanken

Beliebte Anwendungsfälle für Vektordatenbanken
Zilliz Cloud kann den Unterschied machen

Video Similarity Search

Image Similarity Search

Audio Similarity Search

Recommender System

Retrieval Augmented Generation

Anomaly Detection

Question Answering System

Molecular Similarity Search

Multimodal Similarity Search

Text/Semantic Search

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Anwendungsfälle für Vektordatenbanken

Beliebte Anwendungsfälle für VektordatenbankenZilliz Cloud kann den Unterschied machen

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Image Similarity Search

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Anomaly Detection

Question Answering System

Molecular Similarity Search

Multimodal Similarity Search

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