Airbyte
Real-time data ingestion for your RAG applications with Airbyte and Zilliz Cloud or Milvus vector database
Utilice esta integración de forma gratuita¿Qué es Airbyte?
Airbyte es una infraestructura de movimiento de datos de código abierto para crear canalizaciones de datos de extracción y carga (EL). Mientras que otras plataformas de canalización de datos pueden presumir de una plétora de integraciones con fuentes de renombre como Stripe y Salesforce, a menudo necesitan prestar más atención a las necesidades de integración de servicios de menor importancia.
Airbyte llena este vacío crucial desarrollando y manteniendo conectores y fomentando una vibrante comunidad de usuarios que pueden aprovechar los conectores personalizados de los demás. Es habitual que las empresas creen sus propios conectores a medida para dar soporte a sus aplicaciones únicas. El modelo de código abierto de Airbyte fomenta la colaboración y el apoyo mutuo entre organizaciones para mantener estos conectores.
Ventajas de la integración de Airbyte y Milvus/Zilliz
Tanto Milvus como Zilliz Cloud (el Milvus gestionado) se han integrado con Airbyte, proporcionando un conector de destino Milvus que permite a los usuarios extraer datos no estructurados de diversas fuentes conectadas, codificar estos datos en incrustaciones vectoriales utilizando un modelo de incrustación preentrenado y, a continuación, ingestarlos en Milvus o Zilliz Cloud para un almacenamiento eficiente y una búsqueda de similitudes.
Al facilitar sin problemas la transferencia y el procesamiento de datos, Airbyte abre todo un nuevo abanico de posibilidades para las aplicaciones de IA en tiempo real. Tomemos, por ejemplo, la integración de Milvus y Zilliz Cloud, que permite la creación de búsquedas semánticas en tiempo real a través de fuentes de datos como los sistemas de atención al cliente, lo que permite al sistema ofrecer al instante información relevante a los usuarios. Como resultado, la dependencia de los agentes de soporte se reduce significativamente, lo que conduce a una notable mejora de la experiencia general del usuario. Esta integración también puede utilizarse para construir sistemas de Generación Aumentada de Recuperación (RAG), [sistemas de recomendación] de productos (https://zilliz.com/vector-database-use-cases/recommender-system), chatbots generativos y otras aplicaciones GenAI.
Principales ventajas de la integración de Airbyte y Milvus/Zilliz:
Conéctese con amplias fuentes de datos: Airbyte se conecta con cientos de fuentes de datos populares, incluidas bases de datos, almacenes de datos y productos SaaS. El conector de destino de Milvus le permite acceder a esta amplia gama de datos y garantiza un flujo de datos perfecto para mejorar sus proyectos basados en datos o aplicaciones GenAI.
Transferencia de datos eficiente**: Airbyte transfiere sin problemas datos de varias fuentes a Milvus/Zilliz, lo que permite el cálculo de incrustación de vectores sobre la marcha y agiliza el procesamiento de datos.
Flujo de trabajo de IA simplificado**: Esta integración le ayuda a cargar sus datos no estructurados directamente en la base de datos vectorial Milvus/Zilliz gestionando la ingestión de datos, la fragmentación, el formato, la vectorización, la indexación, el almacenamiento y la búsqueda de similitudes.
Funcionalidad de búsqueda mejorada**: Esta integración potencia las capacidades de búsqueda semántica dentro de las bases de datos vectoriales. Utilizando incrustaciones vectoriales, el sistema puede identificar y presentar automáticamente contenidos estrechamente relacionados basándose en la similitud semántica, lo que resulta muy valioso para aplicaciones que necesitan una recuperación eficiente de datos no estructurados.
Proceso de configuración sencillo: La creación de un clúster Milvus y la configuración de Airbyte para la sincronización de datos son sencillas, al igual que la creación de aplicaciones utilizando Streamlit y la API de incrustación OpenAI si se desea.
Cómo funciona la integración de Airbyte y Zilliz/Milvus
El conector de destino de Milvus se encarga de las siguientes tareas:
- Procesamiento: divide los registros individuales en trozos para que quepan en la ventana de contexto y decide qué campos se utilizan como contexto y cuáles son metadatos complementarios.
- Incrustación: convierte los trozos en incrustaciones vectoriales utilizando un modelo de incrustación previamente entrenado. Actualmente, nuestra integración soporta text-embedding-ada-002 de OpenAI y embed-english-light-v2.0 de Cohere).
- Indexación - almacenar los vectores en Milvus o Zilliz Cloud para la búsqueda de similitudes.
El siguiente diagrama muestra cómo Airbyte y Zilliz Cloud trabajan juntos:
Cómo Airbyte y Zilliz Cloud trabajan juntos
Cómo utilizar Airbyte con Zilliz/Milvus