Le Hub d'Intégration de Bases de Données Vectorielles

Utilisez le plugin de récupération ChatGPT avec Zilliz Cloud et Milvus pour des réponses plus précises

Intégrez Zilliz Cloud à LangChain pour créer des applications LLM avec recherche sémantique, RAG et récupération contextuelle à l’aide d’un framework flexible pour l’orchestration, les chaînes et les agents.

Créez des applications de génération augmentée par récupération basées sur Ruby avec LangChainRB et Zilliz Cloud ou la base de données vectorielle Milvus

Ingestion en temps réel de vecteurs à partir de vos données non structurées

Ingestion de données en temps réel pour vos applications RAG avec Kafka

Utilisez le SDK .NET avec Milvus ou Zilliz Cloud

Utiliser le SDK Go avec Milvus ou Zilliz Cloud

Utiliser le SDK JavaScript avec Milvus ou Zilliz Cloud

Utiliser le SDK Ruby avec Milvus ou Zilliz Cloud

Utilisez le SDK Python pour créer une recherche de similarité sémantique avec Zilliz Cloud

Surveillez les métriques de Zilliz Cloud en temps réel avec Prometheus. Suivez les performances de la base de données vectorielle, l’état du système et les modèles d’utilisation dans vos charges de travail d’IA.

Intégrez Datadog à Zilliz Cloud pour surveiller, visualiser et optimiser les performances de votre base de données vectorielle dans les applications alimentées par l’IA.

Intégrez l’observabilité IA de HoneyHive avec Zilliz Cloud pour tracer, surveiller et optimiser les performances de recherche vectorielle dans des pipelines RAG évolutifs.

Créer un RAG au raisonnement amélioré

Créez des pipelines RAG automatisés

Intégrez Zilliz Cloud à n8n pour créer des workflows alimentés par l’IA avec recherche sémantique, RAG et agents à l’aide d’un générateur d’automatisation visuel sans code.

Jina AI et Zilliz Cloud s’intègrent pour alimenter les applications de recherche sémantique et de récupération d’informations, en combinant les modèles d’embedding et les rerankers de pointe de Jina AI avec la base de données vectorielle haute performance de Zilliz Cloud pour une recherche efficace de similarité multilingue, multimodale et de code à grande échelle.

Intégrez Zilliz Cloud avec DocsGPT pour créer un système de questions-réponses de documentation qui récupère des réponses précises, alimentées par GPT, à partir de la documentation de votre projet. Utilisez Milvus comme backend de base de données vectorielle pour stocker et rechercher des embeddings de documents à grande échelle, avec une configuration minimale et sans infrastructure vectorielle à gérer.

vLLM et Zilliz Cloud s’intègrent pour créer des systèmes de génération augmentée par récupération hautes performances, combinant l’inférence LLM optimisée de vLLM avec PagedAttention et une amélioration du débit allant jusqu’à 24x, ainsi que la base de données vectorielle évolutive de Zilliz Cloud pour une récupération efficace du contexte.

CAMEL et Zilliz Cloud s’intègrent pour créer des systèmes RAG multi-agents avancés, combinant le framework open source de CAMEL pour des agents LLM autonomes et communicatifs avec la base de données vectorielle haute performance de Zilliz Cloud pour une recherche de similarité efficace, la génération augmentée par récupération et les tâches d’IA collaboratives.

PyTorch et Zilliz Cloud s’intègrent pour créer des applications d’IA avancées telles que la recherche d’images et les systèmes de recommandation, en combinant le framework d’apprentissage profond de PyTorch avec l’accélération GPU et des modèles pré-entraînés, ainsi que la base de données vectorielle haute performance de Zilliz Cloud pour une recherche de similarité évolutive.

Langflow et Zilliz Cloud s’intègrent pour créer des pipelines RAG prêts pour la production avec une conception visuelle des flux de travail et une recherche vectorielle haute performance, permettant aux équipes de prototyper, tester et déployer des applications d’IA via une interface glisser-déposer soutenue par un stockage vectoriel évolutif.

Vanna et Zilliz Cloud s’intègrent pour alimenter la génération SQL pilotée par l’IA, en combinant le framework RAG Python open source de Vanna pour la conversion du langage naturel en SQL avec la base de données vectorielle haute performance de Zilliz Cloud pour une récupération efficace des schémas de bases de données, de la documentation et de l’historique des requêtes.

Combinez l’encodage de texte de Sentence Transformers avec le stockage vectoriel de Zilliz Cloud pour des solutions NLP puissantes

Kotaemon et Zilliz Cloud s’intègrent pour créer des applications de questions-réponses sur documents alimentées par l’IA, en combinant l’interface utilisateur RAG open-source personnalisable de Kotaemon avec la base de données vectorielle évolutive de Zilliz Cloud pour une récupération hybride efficace, des questions-réponses multimodales et des citations avancées avec aperçus de documents.