Vectorize
Build automated RAG Pipelines that keep data in your Milvus/Zilliz Cloud vector database fresh.
Utilisez cette intégration gratuitementQu’est-ce que Vectorize ?
Vectorize permet de créer et de maintenir rapidement et facilement des pipelines automatisés de génération augmentée par récupération (RAG), en simplifiant le processus d’intégration de données de haute qualité dans votre base de données vectorielle Milvus/Zilliz Cloud.
Chaque pipeline se connecte à une ou plusieurs sources de données et peut ingérer plusieurs types de fichiers : documents, feuilles de calcul, présentations, et plus encore. Vous choisissez la plateforme d’IA, le modèle d’embedding et la stratégie de vectorisation qui conviennent le mieux à votre jeu de données. Vos embeddings sont mis à jour à mesure que les données sources changent, afin que vos applications d’IA puissent toujours accéder aux données les plus récentes et les plus pertinentes.
Pourquoi utiliser Vectorize avec Milvus/Zilliz Cloud ?
Créer et gérer des pipelines RAG tout en veillant à ce que vos index vectoriels offrent une pertinence optimale peut être à la fois chronophage et complexe. Le processus nécessite d’extraire et de prétraiter les données afin de garantir qu’elles sont propres, cohérentes et correctement formatées. Le choix de la meilleure plateforme d’IA, du modèle d’embedding et de la stratégie de segmentation implique souvent une expérimentation importante et une part d’incertitude. Même après avoir construit le pipeline, maintenir sa qualité en mettant à jour les embeddings à mesure que vos données sources évoluent ajoute une couche supplémentaire de complexité.
Vectorize simplifie l’ensemble de ce processus, vous permettant de créer et de maintenir facilement des pipelines RAG automatisés. Il rationalise le parcours des données brutes aux embeddings de haute qualité, en s’intégrant de manière transparente à la base de données vectorielle Milvus et Zilliz Cloud pour prendre en charge les tâches les plus lourdes. Milvus/Zilliz Cloud offre l’évolutivité nécessaire pour stocker et récupérer des données vectorielles à l’échelle de milliards avec une latence ultra-faible, tout en prenant en charge les mises à jour de données en temps réel. Cela garantit que votre LLM a toujours accès aux informations contextuelles les plus à jour, fournissant systématiquement des résultats précis et pertinents.
L’intégration de Vectorize avec Milvus/Zilliz Cloud crée un framework RAG puissant et efficace. En quelques minutes, vous pouvez déployer un pipeline robuste capable de gérer des données vectorielles à l’échelle de milliards et de fournir des réponses en temps réel. Cette combinaison simplifie non seulement la mise en œuvre, mais garantit également que vos pipelines RAG sont prêts à évoluer avec vos besoins, vous laissant libre de vous concentrer sur la fourniture d’insights plutôt que sur la gestion de l’infrastructure.
Comment fonctionne Vectorize avec Milvus/Zilliz Cloud
Vectorize extrait des données non structurées d’une ou plusieurs sources.
Il divise les données en segments, en utilisant la stratégie que vous sélectionnez.
Les index vectoriels sont générés à l’aide du modèle d’embedding que vous avez choisi.
Les index vectoriels sont écrits dans votre base de données Zilliz Cloud.
Zilliz Cloud stocke les données vectorielles, effectue des recherches de similarité vectorielle et fournit les résultats récupérés avec le LLM.
À mesure que vos données évoluent, Vectorize met automatiquement à jour vos index vectoriels.
Comment utiliser Vectorize avec Zilliz Cloud / Miluvs