Fornisci applicazioni RAG 10 volte più velocemente con Zilliz e Vectorize
Siamo entusiasti di annunciare che Vectorize ora si integra con Milvus e Zilliz Cloud!
Questa integrazione rende rapido e semplice creare e mantenere pipeline di retrieval-augmented generation (RAG) che si collegano a varie fonti di dati e piattaforme di IA. Vectorize semplifica il processo di inserimento di dati di alta qualità nel tuo database vettoriale Zilliz e mantiene aggiornati i tuoi embedding, così le tue applicazioni di IA hanno sempre accesso ai dati più recenti e pertinenti.
Puoi usare Vectorize con Milvus completamente gestito su Zilliz Cloud oppure con un’istanza Milvus self-hosted accessibile tramite una rete pubblica.
Alimentare applicazioni di IA più intelligenti
Milvus è un database vettoriale open-source ad alte prestazioni che alimenta applicazioni di IA come RAG, ricerca multimodale e motori di raccomandazione. Zilliz Cloud è il servizio completamente gestito di Milvus, ma è 10 volte più veloce di Milvus. In RAG, un database vettoriale fornisce ai large language model (LLM) dati contestuali su specifiche aree di interesse. Più alta è la qualità e la pertinenza dei dati, migliori saranno le prestazioni della tua applicazione RAG.
Ad esempio, supponiamo che tu voglia creare un agente IA in grado di rispondere in tempo reale alle domande di un utente su come usare un’applicazione web. Potresti fornire al tuo LLM documentazione e tutorial dal tuo sito web, guide interne aziendali e conversazioni con i clienti. Fornendo all’LLM informazioni contestuali, può offrire risposte affidabili a domande a cui altrimenti non potrebbe rispondere. Uno strumento come questo è utile quando mantieni aggiornati i dati forniti al tuo LLM, ad esempio se viene aggiunta alla tua documentazione una nuova sezione che spiega una funzionalità in modo più dettagliato.
Zilliz Cloud semplifica la ricerca e la gestione dei tuoi dati come vettori, ma costruire una pipeline RAG—estrarre dati, creare embedding e mantenerli aggiornati—può essere complesso e richiedere molto tempo.
Sfide nella creazione di pipeline RAG
Trasformare dati non strutturati in indici vettoriali può richiedere molto tempo e impegno. I dati vengono estratti da una o più fonti, elaborati in indici di ricerca vettoriale e poi caricati nel tuo database vettoriale. A volte è facile connettersi a una fonte di dati; altre volte è necessario scrivere codice personalizzato. Più fonti di dati devi utilizzare, più questo processo diventa complesso e più tempo richiede.
Dopo aver estratto i dati, devi pulirli e formattarli, il che spesso comporta una quantità di lavoro non banale. Poi devi capire quale modello di embedding e quale strategia di chunking funzionano meglio per il tuo dataset. Il fatto che un modello e una strategia di vettorializzazione funzionino bene per un dataset non significa che funzioneranno altrettanto bene per un altro. Quindi devi testare e individuare l’approccio giusto per tentativi ed errori—e a volte lanciare una moneta e sperare di aver indovinato.
Una volta che hai finalmente capito tutto questo, devi assicurarti che eventuali aggiornamenti al tuo dataset vengano elaborati e che i tuoi indici di ricerca vettoriale vengano aggiornati regolarmente, così il tuo LLM lavora sempre con i dati più recenti e, quindi, fornisce risultati accurati e affidabili.
Come Vectorize semplifica le pipeline RAG
Vectorize riduce significativamente il tempo necessario per estrarre e pre-elaborare i dati, valutare modelli di embedding e strategie di chunking, e creare e mantenere pipeline.
Creare la tua pipeline RAG è rapido e semplice. Specifica una o più fonti di dati, seleziona la piattaforma AI, il modello di embedding e la strategia di chunking, quindi distribuisci la tua pipeline. La tua pipeline viene eseguita secondo la pianificazione che imposti, che sia giornaliera, oraria o in tempo reale. Vectorize aggiorna automaticamente il tuo database vettoriale, assicurando che i tuoi dati rimangano aggiornati e pertinenti.
Zilliz e Vectorize: Creati per gli ingegneri AI
Zilliz Cloud offre archiviazione vettoriale affidabile e ricerca vettoriale ad alte prestazioni, mentre Vectorize automatizza le tue pipeline RAG e mantiene aggiornati i tuoi embedding. Questa combinazione ti libera dalla creazione e gestione delle pipeline e ti consente invece di concentrarti sulla creazione di applicazioni AI accurate e affidabili.
Figura: Come Zilliz e Vectorize funzionano per gli ingegneri AI
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