Base de Données Vectorielle Open Source & Solutions d'Infrastructure IA
Les ingénieurs de Zilliz sont les créateurs originaux de nombreux projets open-source renommés pour les applications alimentées par l'IA, offrant des solutions complètes pour construire et améliorer votre infrastructure d'intelligence artificielle. La base de données vectorielle Milvus et divers outils IA accompagnants sont spécialement conçus pour simplifier la gestion des données et optimiser les performances de vos applications IA.
Nous sommes fiers d'être les mainteneurs de ces projets populaires d'infrastructure IA open source
Explorez les outils IA suivants pour acquérir des insights essentiels pour déployer et utiliser la technologie de recherche vectorielle avancée de Zilliz, débloquant le potentiel des données non structurées pour maximiser les capacités IA.
Milvus est une base de données vectorielle open-source qui peut stocker, indexer et rechercher des données non structurées à l'échelle du milliard à travers des embeddings vectoriels de haute dimension. Elle est parfaite pour construire des applications IA modernes comme la génération augmentée par récupération (RAG), la recherche sémantique, la recherche multimodale, et les systèmes de recommandation.
PyMilvus est le SDK Python pour Milvus. Il permet aux développeurs Python de construire des index, effectuer des recherches vectorielles et gérer de nombreuses autres opérations sur les données efficacement. Il s'intègre parfaitement avec les modèles d'embedding populaires, facilitant la transformation de vos données en vecteurs recherchables.
VTS (Vector Transport Service) est un outil de migration de données open-source conçu pour gérer la tâche complexe de déplacer des vecteurs et des données non structurées entre différents systèmes, particulièrement les bases de données vectorielles comme Milvus et Zilliz Cloud. Construit sur Apache SeaTunnel, VTS supporte à la fois la synchronisation de données en temps réel et le traitement par lots.
Milvus Backup est un outil pour sauvegarder et restaurer des données dans Milvus, accessible via la ligne de commande ou un serveur API. Il crée des instantanés de collections avec un impact minimal sur les performances, assurant l'intégrité des données tout en permettant au cluster Milvus de rester pleinement fonctionnel pendant la sauvegarde et la restauration. Cela le rend idéal pour protéger les données et supporter les migrations.
Le Milvus Sizing Tool aide les utilisateurs à configurer leur déploiement Milvus en sélectionnant les types d'index optimaux (par exemple, HNSW, IVF_FLAT) et les tailles de segment pour une meilleure performance. Il équilibre mémoire, espace disque, précision et vitesse, guidant les décisions sur les configurations de déploiement comme le streaming de données.
Milvus CLI (Interface de Ligne de Commande) est un outil en ligne de commande open-source qui supporte les connexions à la base de données, les opérations sur les données et les imports et exports de données. Basé sur PyMilvus, il permet l'exécution de commandes via un terminal en utilisant des invites de commande interactives.
VectorDBBench est un outil de benchmarking open-source conçu pour évaluer et comparer les performances des bases de données vectorielles mainstream comme Milvus et Zilliz Cloud en utilisant leurs propres jeux de données. Il aide également les développeurs à choisir la base de données vectorielle la plus adaptée à leurs cas d'utilisation.
GPTCache est une bibliothèque open-source conçue pour optimiser les performances des applications GenAI en mettant en cache les réponses des modèles de langage large (LLMs). Il réduit les coûts et la latence en stockant les résultats de requêtes fréquemment utilisées, permettant une récupération plus rapide et améliorant l'efficacité des requêtes répétées dans des applications comme les chatbots, la génération de contenu, et plus encore.
Attu est une interface utilisateur graphique (GUI) open-source conçue pour gérer et interagir avec Milvus, une base de données vectorielle pour les applications IA. En quelques clics, vous pouvez visualiser l'état de votre cluster, gérer les métadonnées, effectuer des requêtes sur les données, et bien plus encore.
Feder est un outil JavaScript open-source par Zilliz pour visualiser les vecteurs d'embedding et comprendre les fichiers d'index ANN (Approximate Nearest Neighbor) comme Faiss et HNSWlib. Il aide les utilisateurs à explorer les embeddings vectoriels et les structures d'index de manière interactive et offre des bibliothèques JavaScript et Python pour une utilisation dans divers environnements.
DeepSearcher est un projet open-source qui combine la puissance des LLMs (DeepSeek, OpenAI, etc.) et des Bases de Données Vectorielles (Milvus, etc.) pour effectuer des recherches, évaluations et raisonnements basés sur des données privées, fournissant des réponses hautement précises et des rapports complets. Ce projet est idéal pour la gestion des connaissances d'entreprise, les systèmes de Q&A intelligents et la récupération d'information.
Faire de votre base de code entière le contexte de Claude Code en utilisant Claude Context.
Il s'agit d'un plugin open-source, compatible MCP, qui apporte une puissante recherche sémantique de code à Claude Code, Gemini CLI, et beaucoup d'autres agents de codage. Il vous donne également le pouvoir de construire votre propre agent de codage comme Cursor à partir de zéro, débloquant la navigation intelligente en temps réel de votre base de code.