El Centro de Integración de Bases de Datos Vectoriales

Utilice el complemento de recuperación ChatGPT con Zilliz Cloud y Milvus para obtener respuestas más precisas.

Utilizar los modelos Cohere para crear incrustaciones

Ingesta de datos vectoriales en tiempo real en su instancia de Zilliz Cloud

Crear incrustaciones para almacenar en Zilliz Cloud.

Cree aplicaciones de generación mejorada de recuperación con HayStack y Zilliz Cloud o Milvus Vector Database

Utilice LangChain para crear aplicaciones de generación aumentada de recuperación (RAG) con sus datos no estructurados almacenados en Zilliz Cloud.

Integra Zilliz Cloud con LangChain para crear aplicaciones de LLM con búsqueda semántica, RAG y recuperación contextual usando un marco flexible para orquestación, cadenas y agentes.

Utilice LlamaIndex para crear aplicaciones de Generación Aumentada de Recuperación (RAG) con sus datos no estructurados almacenados en Zilliz Cloud o Milvus Vector Database.

Creación de canalizaciones de generación aumentada de recuperación (RAG) de alto rendimiento con DSPy y Milvus o Zilliz Cloud

Cree aplicaciones de generación mejorada de recuperación basadas en Ruby con LangChainRB y Zilliz Cloud o Milvus Vector Database

Zilliz Cloud y Vanna: mejorar la generación de SQL con búsqueda vectorial

Utilice Ragas y Milvus o Zilliz Cloud para evaluar sus aplicaciones RAG y GenAI

Integre FastGPT con Zilliz Cloud para crear sistemas de control de calidad basados en el conocimiento.

Capacidad de observación y análisis para aplicaciones impulsadas por LLM

Cree chatbots de generación mejorada con watsonx Assistant y Milvus o Zilliz Cloud

Integración de Zilliz Cloud y Camel para la búsqueda vectorial impulsada por IA

Despliegue de Milvus en los servicios Snowpark Container de Snowflake

Utilice Airbyte y Zilliz Cloud / Milvus para la búsqueda de similitudes en todos sus datos

Construir y desplegar pipelines LLM con Langflow y la base de datos vectorial Zilliz Cloud.

Ingesta en tiempo real de vectores a partir de sus datos no estructurados

Ingesta de datos en tiempo real para sus aplicaciones RAG con Kafka

Elija modelos alojados en BentoML para generar incrustaciones vectoriales que puede almacenar y recuperar desde Zilliz Cloud

Cree flujos de trabajo de recuperación más controlados dentro de su canalización RAG con WhyHow y Milvus o Zilliz Cloud.

Construir un agente de Generación Aumentada de Recuperación (RAG) que permita una ventana de contexto LLM extendida usando letta y Milvus/Zilliz Cloud.

Utilice el SDK .NET con Milvus o Zilliz Cloud