Livrez des applications RAG 10 fois plus rapidement avec Zilliz et Vectorize
Nous sommes ravis d’annoncer que Vectorize s’intègre désormais à Milvus et Zilliz Cloud !
Cette intégration permet de créer et de maintenir rapidement et facilement des pipelines de génération augmentée par récupération (RAG) qui se connectent à diverses sources de données et plateformes d’IA. Vectorize simplifie le processus d’intégration de données de haute qualité dans votre base de données vectorielle Zilliz et maintient vos embeddings à jour afin que vos applications d’IA aient toujours accès aux données les plus récentes et les plus pertinentes.
Vous pouvez utiliser Vectorize avec Milvus entièrement géré sur Zilliz Cloud ou avec une instance Milvus auto-hébergée accessible via un réseau public.
Alimenter des applications d’IA plus intelligentes
Milvus est une base de données vectorielle open source et haute performance qui alimente des applications d’IA telles que la RAG, la recherche multimodale et les moteurs de recommandation. Zilliz Cloud est le service entièrement géré de Milvus, mais il est 10 fois plus rapide que Milvus. Dans la RAG, une base de données vectorielle fournit aux grands modèles de langage (LLMs) des données contextuelles sur des domaines d’intérêt spécifiques. Plus la qualité et la pertinence des données sont élevées, meilleures seront les performances de votre application RAG.
Par exemple, supposons que vous souhaitiez créer un agent d’IA capable de répondre en temps réel aux questions d’un utilisateur sur l’utilisation d’une application web. Vous pourriez fournir à votre LLM de la documentation et des tutoriels provenant de votre site web, des guides internes de l’entreprise et des conversations avec les clients. En fournissant des informations contextuelles au LLM, celui-ci peut offrir des réponses fiables à des questions auxquelles il ne pourrait pas répondre autrement. Un outil de ce type est pratique lorsque vous maintenez à jour les données fournies à votre LLM — par exemple si une nouvelle section est ajoutée à votre documentation pour expliquer une fonctionnalité plus en détail.
Zilliz Cloud facilite la recherche et la gestion de vos données sous forme de vecteurs, mais la création d’un pipeline RAG — extraction des données, création d’embeddings et maintien de leur fraîcheur — peut être complexe et chronophage.
Les défis de la création de pipelines RAG
Transformer des données non structurées en index vectoriels peut demander beaucoup de temps et d’efforts. Les données sont extraites d’une ou de plusieurs sources, traitées sous forme d’index de recherche vectorielle, puis chargées dans votre base de données vectorielle. Parfois, il est facile de se connecter à une source de données ; parfois, vous devez écrire du code personnalisé. Plus vous devez exploiter de sources de données, plus ce processus devient complexe et plus il prend de temps.
Après avoir extrait les données, vous devez les nettoyer et les formater, ce qui représente souvent une quantité de travail non négligeable. Ensuite, vous devez déterminer quel modèle d’embedding et quelle stratégie de découpage fonctionnent le mieux pour votre jeu de données. Ce n’est pas parce qu’un modèle et une stratégie de vectorisation donnent de bons résultats pour un jeu de données qu’ils fonctionneront aussi bien pour un autre. Vous devez donc tester et déterminer la bonne approche par essais et erreurs — et parfois tirer à pile ou face en espérant avoir deviné juste.
Une fois que vous avez enfin résolu tout cela, vous devez vous assurer que toutes les mises à jour de votre jeu de données sont traitées et que vos index de recherche vectorielle sont régulièrement mis à jour, afin que votre LLM travaille toujours avec les données les plus récentes et fournisse donc des résultats précis et fiables.
Comment Vectorize simplifie les pipelines RAG
Vectorize réduit considérablement le temps nécessaire pour extraire et prétraiter les données, évaluer les modèles d’embedding et les stratégies de découpage, ainsi que créer et maintenir des pipelines.
Créer votre pipeline RAG est rapide et facile. Spécifiez une ou plusieurs sources de données, sélectionnez la plateforme d’IA, le modèle d’embedding et la stratégie de segmentation, puis déployez votre pipeline. Votre pipeline s’exécute selon le calendrier que vous définissez, que ce soit quotidiennement, toutes les heures ou en temps réel. Vectorize met automatiquement à jour votre base de données vectorielle, garantissant que vos données restent fraîches et pertinentes.
Zilliz et Vectorize : conçus pour les ingénieurs IA
Zilliz Cloud offre un stockage vectoriel fiable et une recherche vectorielle haute performance, tandis que Vectorize automatise vos pipelines RAG et maintient vos embeddings à jour. Cette combinaison vous libère de la création et de la gestion des pipelines et vous permet de vous concentrer plutôt sur la création d’applications d’IA précises et fiables.
Figure : comment Zilliz et Vectorize fonctionnent pour les ingénieurs IA
Premiers pas avec Vectorize et Zilliz Cloud
Prêt à essayer ? Inscrivez-vous sur la plateforme Vectorize, connectez votre instance Milvus ou Zilliz Cloud, et déployez votre premier pipeline RAG en quelques minutes.
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