Entrega aplicaciones RAG 10 veces más rápido con Zilliz y Vectorize
Nos entusiasma compartir que Vectorize ahora se integra con Milvus y Zilliz Cloud!
Esta integración hace que sea rápido y fácil crear y mantener pipelines de generación aumentada por recuperación (RAG) que se conectan a diversas fuentes de datos y plataformas de IA. Vectorize simplifica el proceso de incorporar datos de alta calidad a tu base de datos vectorial de Zilliz y mantiene tus embeddings actualizados para que tus aplicaciones de IA siempre tengan acceso a los datos más recientes y relevantes.
Puedes usar Vectorize con Milvus totalmente gestionado en Zilliz Cloud o con una instancia de Milvus autoalojada accesible a través de una red pública.
Impulsando aplicaciones de IA más inteligentes
Milvus es una base de datos vectorial de código abierto y alto rendimiento que impulsa aplicaciones de IA como RAG, búsqueda multimodal y motores de recomendación. Zilliz Cloud es el servicio totalmente gestionado de Milvus, pero es 10 veces más rápido que Milvus. En RAG, una base de datos vectorial proporciona datos contextuales sobre áreas de enfoque específicas a los modelos de lenguaje grandes (LLMs). Cuanto mayor sea la calidad y relevancia de los datos, mejor será el rendimiento de tu aplicación RAG.
Por ejemplo, supongamos que quisieras crear un agente de IA que pueda responder en tiempo real a las preguntas de un usuario sobre cómo usar una aplicación web. Podrías proporcionar a tu LLM documentación y tutoriales de tu sitio web, guías internas de la empresa y conversaciones con clientes. Al darle al LLM información contextual, puede proporcionar respuestas fiables a preguntas que de otro modo no podría abordar. Una herramienta como esta es útil cuando mantienes actualizados los datos proporcionados a tu LLM, por ejemplo, si se añade una nueva sección a tu documentación que explica una función con más detalle.
Zilliz Cloud facilita la búsqueda y gestión de tus datos como vectores, pero crear un pipeline RAG —extraer datos, crear embeddings y mantenerlos actualizados— puede ser complejo y llevar mucho tiempo.
Desafíos al crear pipelines RAG
Convertir datos no estructurados en índices vectoriales puede implicar mucho tiempo y esfuerzo. Los datos se extraen de una o más fuentes, se procesan en índices de búsqueda vectorial y luego se cargan en tu base de datos vectorial. A veces, es fácil conectarse a una fuente de datos; otras veces, necesitas escribir código personalizado. Cuantas más fuentes de datos necesites utilizar, más complejo se vuelve este proceso y más tiempo lleva.
Después de extraer los datos, necesitas limpiarlos y darles formato, lo que a menudo supone una cantidad de trabajo nada trivial. Luego, necesitas averiguar qué modelo de embedding y estrategia de fragmentación funcionan mejor para tu conjunto de datos. Que un modelo y una estrategia de vectorización funcionen bien para un conjunto de datos no significa que funcionen igual de bien para otro. Así que tienes que probar y descubrir el enfoque adecuado mediante ensayo y error, y a veces lanzar una moneda y esperar haber acertado.
Una vez que finalmente has resuelto todo eso, necesitas asegurarte de que cualquier actualización de tu conjunto de datos se procese y de que tus índices de búsqueda vectorial se actualicen regularmente para que tu LLM siempre trabaje con los datos más recientes y, por lo tanto, proporcione resultados precisos y fiables.
Cómo Vectorize simplifica los pipelines RAG
Vectorize reduce significativamente el tiempo necesario para extraer y preprocesar datos, evaluar modelos de embedding y estrategias de fragmentación, y crear y mantener pipelines.
Crear tu canalización RAG es rápido y sencillo. Especifica una o más fuentes de datos, selecciona la plataforma de IA, el modelo de embedding y la estrategia de fragmentación, y luego despliega tu canalización. Tu canalización se ejecuta según el cronograma que establezcas, ya sea diario, por hora o en tiempo real. Vectorize actualiza automáticamente tu base de datos vectorial, garantizando que tus datos se mantengan actualizados y relevantes.
Zilliz y Vectorize: Diseñados para ingenieros de IA
Zilliz Cloud ofrece almacenamiento vectorial fiable y búsqueda vectorial de alto rendimiento, mientras que Vectorize automatiza tus canalizaciones RAG y mantiene tus embeddings actualizados. La combinación te libera de crear y gestionar canalizaciones y te permite centrarte en crear aplicaciones de IA precisas y fiables.
Figura: Cómo funcionan Zilliz y Vectorize para los ingenieros de IA
Primeros pasos con Vectorize y Zilliz Cloud
¿Listo para probarlo? Regístrate en la plataforma Vectorize, conecta tu instancia de Milvus o Zilliz Cloud, y despliega tu primera canalización RAG en minutos.
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