Analisi e reportistica moderne con Milvus Vector DB e GenAI
Con l’avanzare della tecnologia, il ruolo dei sistemi di IA si sta espandendo, con molteplici stakeholder che si affidano a questi sistemi per ottenere insight e prendere decisioni, interagendo al contempo attivamente con essi. Questa crescente complessità ha reso gli strumenti moderni di analisi e reporting essenziali per comprendere e valutare le prestazioni dei sistemi di IA. Durante il recente Unstructured Data Meetup di agosto a New York City, Bill Reynolds di Qarbine—un’azienda specializzata nella collaborazione moderna sui dati - ha discusso di come l’integrazione di Milvus con Qarbine e l’IA generativa (GenAI) possa trasformare il modo in cui i dati non strutturati vengono analizzati, offrendo efficienza e insight eccellenti.
Bill Reynolds di Qarbine mentre parla al NYC August Unstructured Data Meetup
In questo blog, comprendiamo il ruolo dei database vettoriali come Milvus, come Qarbine semplifica il processo di analisi e come Milvus e Qarbine possono essere integrati per creare applicazioni GenAI avanzate.
Entriamo subito nel vivo.
Comprendere Milvus: database vettoriale leader di Zilliz
Cosa sono i database vettoriali?
I database tradizionali venivano utilizzati per archiviare dati strutturati e le ricerche di similarità venivano eseguite utilizzando corrispondenze esatte delle query. Questo approccio era inefficiente, poiché non poteva gestire dati non strutturati o ad alta dimensionalità e non riusciva a eseguire ricerche di query semanticamente efficienti.
I database vettoriali sono progettati per archiviare, gestire e interrogare dati ad alta dimensionalità rappresentati come vettori. I vettori sono rappresentazioni numeriche dei dati, come testo, immagini o audio. Questi vettori catturano le caratteristiche dei dati in un modo che fa sì che elementi simili abbiano rappresentazioni vettoriali vicine. Pertanto, i database vettoriali archiviano in modo efficiente i dati non strutturati ed eseguono ricerche di query semanticamente significative.
Caratteristiche principali di Milvus
- Scalabilità: Milvus supporta la gestione di dati vettoriali su larga scala. La sua capacità di gestire milioni o persino miliardi di vettori lo rende adatto ad applicazioni come la ricerca di immagini, i sistemi di raccomandazione e il recupero basato sui contenuti.
- Elaborazione in tempo reale: Milvus può recuperare vettori in tempo reale, consentendo applicazioni dinamiche come raccomandazioni di prodotti personalizzate e analisi basate sull’IA.
Ricerca ad alte prestazioni: Milvus utilizza algoritmi di ricerca Approximate Nearest Neighbor (ANN), ottimizzati per un recupero rapido e accurato dei vettori rilevanti in base alla similarità. Questa funzionalità è fondamentale per gestire analisi in tempo reale e workflow di IA.
Supporto multimodale: Milvus funziona con una varietà di tipi di dati - testo, immagini, video e altro ancora. Convertendo questi tipi di dati in vettori, Milvus consente un’integrazione fluida dei dati multimodali.
- Bring Your Own LLM (Large Language Model): La flessibilità di integrare modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sia pubblici sia privati nelle applicazioni basate su Milvus consente alle organizzazioni di implementare sistemi di ricerca e raccomandazione personalizzati in base alle loro esigenze specifiche.
Qarbine: potenziare analisi e reporting
Sfide delle applicazioni moderne
Nel talk, Bill Reynolds evidenzia le sfide delle applicazioni moderne affrontate da vari stakeholder durante l’accesso alla stessa applicazione di IA.
Come mostrato nell'immagine, molte applicazioni non sono intuitive per vari stakeholder contemporaneamente. Ad esempio, gli sviluppatori hanno competenze in schema e query, e i responsabili delle vendite cercano opzioni di report e analisi. Al contrario, gli analisti con conoscenza di strumenti e competenze legacy sono interessati ai dati e potrebbero non comprendere termini tecnici come vector query. Di conseguenza, Qarbine colma questa lacuna offrendo una gamma di strumenti utili per sviluppatori e analisti, insieme a visualizzazioni accessibili e report analitici.
Funzionalità principali di Qarbine
Sebbene Milvus fornisca l'infrastruttura del database, Qarbine semplifica il processo di analisi e reporting. Qarbine funge da ponte tra sviluppatori e analisti, assicurando che anche gli utenti non tecnici possano sfruttare le capacità di ricerca vettoriale di Milvus senza una conoscenza approfondita della data science o delle query di database.
Query sui dati semplificate
Qarbine astrae le complessità degli algoritmi di ricerca vettoriale di Milvus, offrendo un'interfaccia facile da usare. Ad esempio, gli utenti Qarbine possono scrivere query simili a SQL per interagire con il database, consentendo loro di eseguire ricerche, generare report e produrre insight senza dover approfondire le complessità delle operazioni vettoriali.
Reporting personalizzabile
Oltre alla semplificazione delle query, Qarbine offre strumenti di reporting personalizzabili. Con l'integrazione nelle piattaforme di business intelligence (BI), Qarbine consente agli utenti di visualizzare e analizzare i dati di Milvus in tempo reale. Gli analisti possono creare report e dashboard dinamici, estraendo insight preziosi da dati non strutturati, garantendo al contempo la scalabilità e le prestazioni di Milvus.
Architettura dell'applicazione Qarbine con Milvus
Qarbine è uno strumento rivolto all'utente che funge da piattaforma per l'analisi dei dati e la collaborazione, dove possono interagire più stakeholder, come sviluppatori, analisti, ecc. Il suo backend comprende Node.js ed Express. Fornisce plugin di servizio modulari che si integrano con varie piattaforme esterne di AI e cloud come Microsoft Azure, AWS, Hugging Face, OpenAI, Mistral AI e così via. Questa modularità gli consente di essere flessibile e scalabile per adattarsi a diverse tecnologie o servizi. Inoltre, Qarbine offre anche driver di dati modulari che possono essere utilizzati per connettersi a un database come Milvus. Queste integrazioni con Qarbine consentono l'analisi e la generazione di report per varie attività di AI.
Query Node.js semplificate con Qarbine
Query di recupero Milvus di base
var milvusClient = new MilvusClient(options:ClientConfig)
milvusClient.query({
collection_name: COLLECTION_NAME,
filter: ‘id>0’,
output_fields: [‘vector’, ‘id’],
})
Query di recupero vettoriale Milvus di base
milvusClient.search({
vector: [ … ],
collection_name: COLLECTION_NAME,
output_fields: [‘*’],
expr: “color in [‘pink_8682’, ‘red_9392’]”,
limit:5,
})
Far progredire le applicazioni GenAI con Milvus e Qarbine
Flusso di esecuzione complessivo dal database vettoriale al recupero dei risultati dell'analisi
Flusso di esecuzione complessivo per il recupero dei risultati dell'analisi con Qarbine, OpenAI e Milvus
Analisi RAG dinamica
Cos'è la Retrieval Augmented Generation (RAG)?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) è un approccio nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che combina metodi basati sul recupero e basati sulla generazione per potenziare le capacità dei modelli linguistici. L'obiettivo è migliorare l'accuratezza, la pertinenza e la factuality del testo generato sfruttando fonti di dati esterne. Funziona su due concetti chiave -
Metodi basati sul recupero:
- Questi metodi si concentrano sul recupero di informazioni pertinenti da un ampio corpus o base di conoscenza. Quando viene effettuata una query, il sistema cerca documenti o dati che sono più pertinenti alla query e li recupera.
Metodi basati sulla generazione:
- I metodi basati sulla generazione comportano la generazione di testo da zero in base all’input. Modelli come GPT o altri modelli basati su transformer utilizzano conoscenze preapprese per generare risposte coerenti e contestualmente pertinenti.
Come funziona RAG?
Quando al modello viene presentata una domanda o un input, il retriever cerca in una base di conoscenza i documenti più pertinenti. Il generatore utilizza quindi il contenuto recuperato come contesto di input per generare la risposta finale, assicurando che le informazioni siano pertinenti.
Funzionamento di RAG
Come può essere implementato RAG con Milvus e Qarbine?
L’integrazione di Milvus e Qarbine può aprire la strada all’utilizzo di approcci GenAI come RAG. Gli analisti possono utilizzare Qarbine per inserire i loro prompt, che verranno poi passati a Milvus per ottenere risultati contestualmente pertinenti. Questo può essere utilizzato in un contesto RAG in cui i dati recuperati vengono utilizzati per generare la risposta finale. Qui, Milvus, con le sue operazioni rapide ed efficienti, funge da database ideale per l’archiviazione e il recupero degli embedding. Qarbine, con le sue analisi avanzate, è in grado di generare report o visualizzazioni significativi per insight più rapidi e decisioni più dinamiche.
Queste integrazioni sono molto utili per applicazioni come chatbot, assistenti virtuali e sistemi di domande e risposte.
Esempio di output dell’analisi RAG dinamica con Milvus e Qarbine
RAG interattivo con AI Assistant
Con Qarbine, è anche possibile creare una semplice applicazione RAG interattiva con il suo assistente “Ask AI”. Quando si fa clic su “Ask AI” nell’interfaccia di Qarbine, si aprirà una casella di prompt in cui puoi digitare la tua domanda e indicare quale modello di IA dovrebbe svolgere il compito.
Ad esempio, considera uno scenario reale di chatbot. Il chatbot può interrogare Milvus per le interazioni passate con i clienti, recuperando embedding vettoriali che riflettono conversazioni precedenti. Utilizzando questi dati, il chatbot può rispondere in modo personalizzato e simile a quello umano, migliorando l’esperienza utente complessiva.
RAG interattivo con Milvus e Qarbine
Altri casi d’uso reali di Milvus e Qarbine
L’integrazione di Milvus e Qarbine può avere applicazioni reali in vari settori. Esploriamone alcuni.
Raccomandazioni di prodotti e-commerce
Milvus può archiviare embedding vettoriali che rappresentano prodotti, interazioni degli utenti e recensioni. Utilizzando questi vettori, il sistema può fornire raccomandazioni di prodotti personalizzate in tempo reale. L’interfaccia di Qarbine consente agli analisti aziendali di regolare gli algoritmi di raccomandazione senza dover comprendere il database vettoriale, semplificando le operazioni.
Modellazione predittiva sanitaria
Milvus può archiviare dati medici complessi come scansioni MRI, dati genomici e cartelle cliniche dei pazienti come vettori. Questi dati possono quindi essere analizzati da modelli di IA per prevedere il rischio cardiovascolare, la progressione della malattia o persino raccomandare piani di trattamento personalizzati. L’interfaccia di Qarbine garantisce che i professionisti medici possano accedere a questi dati e interpretarli in modo significativo.
Raccomandazione di contenuti multimediali
Nel settore dei media, Milvus può archiviare grandi quantità di embedding di video e immagini. Eseguendo query su questi embedding, le piattaforme possono offrire consigli sui contenuti basati sulle preferenze degli utenti. Qarbine consente al personale non tecnico di creare e modificare queste query di raccomandazione senza dover passare attraverso il team di ingegneria.
Conclusione
L’integrazione di Milvus e Qarbine rappresenta un’ottima applicazione per le organizzazioni che devono gestire e ricavare informazioni dai dati non strutturati. Milvus, con le sue capacità di ricerca vettoriale ad alte prestazioni, e Qarbine, che semplifica il processo di analisi e reporting, formano una piattaforma per la creazione di applicazioni GenAI avanzate. Questa collaborazione aumenta l’efficienza e consente agli stakeholder di vari dipartimenti di accedere alla potenza dell’AI senza necessitare di profonde conoscenze tecniche. Questa combinazione può essere utile per settori come l’e-commerce, la sanità e i media, fornendo insight in tempo reale e utilizzabili e favorendo processi decisionali dinamici.
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