Fireworks AI
Build AI applications by combining Fireworks AI's LLM models with Zilliz Cloud's vector database capabilities
Utilice esta integración de forma gratuitaAcerca de los fuegos artificiales
AI Fireworks AI es una plataforma de IA generativa que permite a los desarrolladores ejecutar y personalizar modelos de IA con un alto rendimiento y fiabilidad. La plataforma ofrece modelos sin servidor, despliegues bajo demanda y opciones de ajuste fino en modelos de texto, audio, imagen e incrustación.
La plataforma utiliza un modelo de pago por uso e incluye funciones como el modo JSON, el modo de gramática y la llamada a funciones a través de su marco Flumina.
Por qué Zilliz Cloud y Fireworks
IA La combinación de Zilliz Cloud con Fireworks AI crea una base sólida para crear aplicaciones de IA. Zilliz Cloud gestiona el almacenamiento de vectores y la búsqueda de similitudes, mientras que Fireworks AI proporciona acceso a modelos de lenguaje e incrustación optimizados.
Esta integración ayuda a los desarrolladores a crear aplicaciones de IA listas para la producción sin necesidad de gestionar infraestructuras complejas. La combinación es especialmente útil para aplicaciones que necesitan capacidades de búsqueda vectorial fiable y LLM de alto rendimiento.
Cómo funcionan Zilliz Cloud y Fireworks AI
La integración funciona utilizando los modelos de Fireworks AI para generar incrustaciones a partir de sus datos, que luego se almacenan y buscan en Zilliz Cloud. Cuando se necesita recuperar información relevante, Zilliz Cloud realiza búsquedas de similitud en estas incrustaciones. Para aplicaciones RAG, Zilliz Cloud recupera los documentos más relevantes basándose en la similitud vectorial, que luego son utilizados por los LLM de Fireworks AI para generar respuestas precisas y contextuales.
Implementación técnica
Configuración de autenticación:
- Configurar la clave API de Fireworks como variable de entorno
- Configuración de la conexión a Zilliz Cloud mediante URI y clave API
- Flujo de procesamiento de datos:
- Generar incrustaciones utilizando los modelos de incrustación de Fireworks AI (por ejemplo, nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5)
- Almacenar vectores en colecciones de Zilliz Cloud con dimensiones especificadas.
- Utilización del producto interior (PI) o de la similitud coseno para la búsqueda de vectores.
- Gestión de colecciones:
- Crear colecciones con parámetros específicos
- Configure el tamaño de las dimensiones basándose en los resultados del modelo de incrustación
- Establezca niveles de coherencia para la fiabilidad de los datos
- Búsqueda y recuperación:
- Búsqueda semántica con límites personalizables
- Recuperación de documentos relacionados con puntuaciones de similitud
- Procese los resultados a través del LLM de Fireworks AI para obtener las respuestas finales.
- Configurar la clave API de Fireworks como variable de entorno
Aprenda
Sección de Aprendizaje La mejor manera de empezar es con un tutorial práctico. Este tutorial le mostrará cómo construir un sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) con Fireworks AI y Zilliz Cloud.
Y aquí tienes algunos recursos más:
- Documentación de Fireworks AI](https://docs.fireworks.ai/getting-started/introduction)
- Construir RAG con Milvus y Fireworks AI](https://milvus.io/docs/build_RAG_with_milvus_and_fireworks.md)
- Documentación de referencia de la API](https://docs.fireworks.ai/api-reference/introduction)