Crea applicazioni GenAI in tempo reale con Zilliz Cloud e Confluent Cloud per Apache Flink®
Oggi siamo entusiasti di collaborare con Confluent per sbloccare la ricerca semantica per aggiornamenti in tempo reale basati su Apache Kafka®, Apache Flink® e sul database vettoriale Milvus. Con il progresso dell'IA, i modelli di embedding e il recupero vettoriale sono diventati ampiamente adottati per implementare ricerca e raccomandazioni in molte applicazioni, tra cui ricerca aziendale, e-commerce e la sempre più popolare Retrieval Augmented Generation (RAG). Per qualsiasi sistema di ricerca e raccomandazione, la freschezza delle informazioni è fondamentale per l'esperienza dell'utente finale.
Confluent ha appena annunciato la disponibilità generale dell'unico servizio Apache Flink® cloud-native e serverless del settore — ora disponibile direttamente insieme ad Apache Kafka® cloud-native sulla piattaforma di data streaming completamente gestita di Confluent. La nuova offerta Flink è ora pronta per l'uso su AWS, Google Cloud e Azure. Integrato direttamente con Milvus e Zilliz Cloud (Milvus completamente gestito), Confluent fornisce una soluzione semplice per accedere ed elaborare flussi di dati provenienti da tutta l'azienda per costruire una knowledge base in tempo reale, contestuale e affidabile per alimentare applicazioni IA.
Come Zilliz Cloud funziona con Confluent Cloud
Le applicazioni GenAI in tempo reale richiedono l'elaborazione dei dati in tempo reale
Distribuire con successo applicazioni GenAI come la Retrieval Augmented Generation (RAG) richiede la creazione di pipeline di dati che forniscano flussi di dati pertinenti e in tempo reale provenienti da ogni area dell'azienda. Tuttavia, preparare pipeline di questo tipo non è un compito facile—soprattutto quando si tiene conto di una quantità sempre crescente di fonti di dati diverse che si estendono sia ad ambienti di dati legacy sia moderni.
Garantire che le applicazioni abbiano accesso a pipeline in tempo reale con dati elaborati e preparati richiederà spesso l'allocazione di preziose risorse di ingegneria per gestire internamente strumenti open source invece di concentrarsi sull'innovazione con impatto sul business. In alternativa, elaborare in modo sicuro i flussi di dati in più sistemi downstream (o attraverso più sistemi distribuiti) è complesso e inibisce la (ri)usabilità dei dati, richiedendo elaborazioni ridondanti e costose.
Senza un mezzo affidabile ed economicamente conveniente per elaborare e preparare i flussi di dati in tempo reale richiesti dagli strumenti downstream, i benefici della GenAI resteranno fuori portata per la maggior parte.
Crea facilmente flussi di dati riutilizzabili e di alta qualità con l'unico servizio Flink cloud-native e serverless del settore
Apache Flink è un framework unificato di elaborazione stream e batch che è stato per molti anni tra i primi cinque progetti Apache. Flink ha una community di contributor forte e diversificata, supportata da aziende come Alibaba e Apple. Alimenta piattaforme di stream processing in molte aziende, tra cui nativi digitali come Uber, Netflix e LinkedIn, oltre a imprese di successo come ING, Goldman Sachs e Comcast.
Completamente integrato con Apache Kafka su Confluent Cloud, il nuovo servizio Flink di Confluent consente alle aziende di:
● Filtrare, unire e arricchire senza sforzo i tuoi flussi di dati Confluent con Flink, lo standard de facto per lo stream processing
● Abilitare uno stream processing ad alte prestazioni ed efficiente a qualsiasi scala, senza le complessità della gestione dell'infrastruttura
● Vivere Kafka e Flink come una piattaforma unificata, con monitoraggio, sicurezza e governance completamente integrati
Sfruttando Kafka e Flink come piattaforma unificata, i team possono connettersi a fonti di dati in qualsiasi ambiente, pulire e arricchire i flussi di dati al volo e distribuirli in tempo reale al database vettoriale Milvus per una ricerca semantica o raccomandazioni efficienti. Grazie all’architettura scalabile di Milvus, i dati diventano immediatamente ricercabili senza sacrificare la latenza delle query di ricerca in corso. Questo garantisce che le app GenAI abbiano la visione più aggiornata dei dati aziendali.
Il servizio Flink completamente gestito di Confluent è ora generalmente disponibile presso tutti e tre i principali provider di servizi cloud, offrendo ai clienti una vera soluzione multi cloud e la flessibilità di distribuire senza soluzione di continuità i workload di stream processing ovunque risiedano i loro dati e le loro applicazioni. Supportata da uno SLA di uptime del 99,99%, Confluent garantisce uno stream processing affidabile con supporto e servizi forniti dai principali esperti di Kafka e Flink.
Insieme, Zilliz e Confluent consentono uno sviluppo più semplice delle applicazioni GenAI
La nostra integrazione Confluent consente ai tuoi team di attingere a un database vettoriale continuamente arricchito con aggiornamenti dei dati aziendali trasmessi in streaming e indicizzati in tempo reale, così da poter creare e scalare rapidamente le applicazioni di IA con la migliore esperienza utente.
Per iniziare
Dai un’occhiata al Kafka-Milvus Connector open source e usalo con le tue istanze Flink e Kafka su Confluent Cloud e Milvus completamente gestito su Zilliz Cloud per rendere gli aggiornamenti dei dati in tempo reale immediatamente disponibili per la ricerca vettoriale.
Non sei ancora cliente Confluent? Inizia oggi la tua prova gratuita di Confluent Cloud. I nuovi iscritti ricevono 400 $ da spendere durante i primi 30 giorni, senza carta di credito richiesta.
Continua a leggere
Vector Lakebase: End the AI Data Silo
Learn how Vector Lakebase unifies vector search, data lakes, and AI data operations so teams can serve RAG and agents without copy-and-sync pipelines.
How to Choose the Best Embedding Model for RAG in 2026: 10 Models Benchmarked
We benchmarked 10 embedding models on cross-modal, cross-lingual, long-document, and dimension compression tasks. See which one fits your RAG pipeline.
How to Use Anthropic MCP Server with Milvus
MCP + Milvus: Streamline AI agent development with standardized data access, eliminating integration hassles while enhancing context and flexibility.