Rivoluzionare la ricerca con Zilliz e Azure OpenAI
Nello sviluppo dell'IA, è emersa una nuova integrazione tra Zilliz e Azure OpenAI. Insieme, ridefiniscono il panorama della ricerca per similarità e semantica, arricchendole con velocità, intelligenza e salvaguardie notevoli. Esploriamo questa fusione di tecnologie all'avanguardia.
Da OpenAI ad Azure OpenAI: un gateway verso l'IA generativa
Il servizio Azure OpenAI è un'offerta Microsoft basata su OpenAI. Microsoft ha scelto OpenAI perché è leader nel dominio dell'intelligenza artificiale, guidando i progressi nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e nella generazione di immagini. Fornisce agli sviluppatori l'accesso a una suite completa di modelli di IA generativa, come GPT-4, GPT-4 Turbo with Vision, GPT-3.5-Turbo, modelli di Embeddings e modelli personalizzati attraverso l'approccio più basilare ma potente per gli sviluppatori: tramite la sua REST API, Python SDK o l'interfaccia web Azure OpenAI Studio, liberando lo sviluppatore dalla necessità di creare e ospitare questi modelli autonomamente. Questi modelli versatili supportano varie attività, tra cui la generazione di contenuti, la comprensione delle immagini e l'elaborazione del linguaggio naturale, consentendo esperienze immersive che superano le aspettative tradizionali.
L'integrazione di Azure OpenAI con Zilliz trasforma la tecnologia di ricerca spesso utilizzata nelle applicazioni di Retrieval-Augmented Generation (RAG), migliorando le prestazioni, l'intelligenza, l'efficienza e l'adattabilità delle applicazioni di ricerca. Questa sinergia tra le capacità avanzate di IA generativa di Azure OpenAI e le soluzioni di ricerca scalabili di Zilliz porta a funzionalità di ricerca IA potenziate e a un recupero dati avanzato, soddisfacendo le esigenze degli sviluppatori di un'integrazione fluida dei modelli di IA e di soluzioni di ricerca scalabili.
Inoltre, Azure OpenAI arricchisce la propria offerta con funzionalità aggiuntive come networking privato, disponibilità regionale e filtro responsabile dei contenuti IA, mantenendo gli elevati standard di sicurezza di Microsoft Azure. Gli sviluppatori beneficiano dell'ambiente sicuro e robusto fornito dalla REST API di Azure OpenAI Service, che garantisce l'accesso alla serie di modelli di embedding di OpenAI e al database vettoriale di Zilliz, supportando un'ampia gamma di applicazioni basate sull'IA e promuovendo soluzioni innovative nelle tecnologie di IA generativa e ricerca IA.
Zilliz: la spina dorsale della ricerca avanzata
Zilliz Cloud è un servizio gestito basato sulla piattaforma di database vettoriale Milvus, progettato per semplificare le complessità della distribuzione, della gestione e della scalabilità dei database vettoriali. Gli utenti possono sfruttare le potenti capacità di ricerca vettoriale di Milvus senza l'onere di gestire l'infrastruttura, rendendolo ideale per i settori che richiedono soluzioni robuste e scalabili per applicazioni di IA e ML.
Zilliz è un sistema specializzato di gestione dei dati ottimizzato per gestire dati vettoriali ad alta dimensionalità su larga scala. Offre interfacce intuitive, come SDK e API RESTful, e supporta l'elaborazione di query complesse oltre le semplici ricerche di similarità vettoriale. Gestisce in modo efficiente gli aggiornamenti dinamici garantendo al contempo sicurezza, scalabilità e disponibilità.
In collaborazione con Azure OpenAI, Zilliz potenzia le applicazioni di IA integrando una tecnologia avanzata di database vettoriale con modelli di IA generativa, migliorando l'accuratezza, la pertinenza e la comprensione contestuale dei risultati di ricerca.
La crescente dipendenza dai dati non strutturati nella data science e nelle applicazioni di IA alimenta la domanda di soluzioni di database vettoriale di Zilliz. Questa impennata di dati provenienti da immagini, video, testo, cartelle cliniche e immobiliare è in gran parte alimentata dall'uso diffuso di smartphone, dispositivi IoT e social media. I progressi del machine learning hanno trasformato i dati non strutturati in vettori di caratteristiche strutturati o embedding, cruciali per l'analisi dei dati.
Questi embedding sono ampiamente utilizzati nei sistemi di raccomandazione su varie piattaforme: YouTube usa i vettori per categorizzare i video, Airbnb per rappresentare le proprietà, e i bioscienziati per descrivere strutture molecolari nella scoperta di farmaci. Questo dimostra l’ampia applicabilità e l’efficienza della tecnologia di Zilliz nell’elaborazione e nell’analisi dei dati vettoriali su larga scala.
Architettura per la ricerca AI: alimentare il futuro delle soluzioni di ricerca scalabili
Zilliz è progettato per soddisfare le esigenze uniche delle moderne applicazioni AI con un sistema scalabile di gestione dei dati vettoriali. Potenzia le capacità attraverso diverse funzionalità chiave:
Elaborazione delle query:
Zilliz eccelle nell’elaborazione rapida delle query su dati vettoriali su larga scala e gestisce in modo efficiente aggiornamenti dinamici come inserimenti ed eliminazioni.
Offre opzioni di query avanzate come il filtraggio degli attributi (colore, dimensione, genere) ed elabora più tipi di vettori oltre alle semplici ricerche di similarità, inclusi vettori di profilo visivo e di contesto posturale.
La piattaforma incorpora funzioni di similarità standard come distanza euclidea, prodotto interno, similarità coseno, distanza di Hamming e distanza di Jaccard per consentire un’esplorazione efficace della similarità vettoriale.
Zilliz fornisce interfacce SDK facili da usare per gli sviluppatori per vari linguaggi di programmazione (Python, Java, Go, C++) e supporta API RESTful per applicazioni web.
Indicizzazione:
Fondamentale per l’elaborazione delle query vettoriali, Zilliz offre meccanismi avanzati di indicizzazione e recupero pensati per gestire le complessità dei dati ad alta dimensionalità. Questo sistema è progettato per essere flessibile, consentendo l’introduzione regolare di nuovi tipi di indice per migliorarne la funzionalità.
Il suo auto-index si adatta a una serie diversificata di casi d’uso e consente allo sviluppatore di ottenere i vantaggi degli indici basati su quantizzazione comunemente utilizzati (IVF_SQ8, IVF_PQ) e degli indici basati su grafi (HNSW, CAGRA) con gli oneri di gestione.
Gestione dei dati e dello storage:
- Il sistema supporta la gestione dinamica dei dati tramite modifiche efficienti dei dati e offre isolamento degli snapshot per mantenere una vista coerente tra operazioni di lettura e scrittura senza interferenze.
Zilliz è una piattaforma fondamentale per la ricerca avanzata di dati vettoriali, attrezzata per gestire scenari complessi e impegnativi di ricerca per similarità. Offre storage dei dati robusto, opzioni di indicizzazione sofisticate e metriche di similarità e meccanismi di recupero completi, consentendo agli sviluppatori di creare soluzioni di ricerca basate sull’AI scalabili ed efficienti.
Nelle mani degli sviluppatori, Zilliz diventa una piattaforma creativa per l’innovazione, migliorando le esperienze di ricerca nell’e-commerce e rivoluzionando le soluzioni di ricerca scalabili. Con le sue capacità all’avanguardia, Zilliz sta spingendo oltre i confini di ciò che è possibile nella tecnologia di ricerca, plasmando il futuro di questo settore.
Recupero avanzato dei dati: creare una ricerca AI veloce e intelligente
Un embedding è un formato di rappresentazione dei dati che codifica in modo efficiente il significato semantico del testo per l’uso da parte di modelli e algoritmi di machine learning. È composto da un vettore contenente numeri in virgola mobile, in cui la relazione spaziale tra due vettori corrisponde alla similarità semantica tra i testi che rappresentano. Ad esempio, testi simili avranno rappresentazioni vettoriali strettamente allineate.
Zilliz Vector Database utilizza questi embedding per condurre ricerche di similarità vettoriale ad alta velocità, gestendo e archiviando efficacemente gli embedding. Questi modelli di embedding sono specificamente adattati per compiti distinti: gli embedding di similarità rilevano somiglianze semantiche tra testi, gli embedding di ricerca testuale valutano la rilevanza di documenti più lunghi rispetto a query più brevi, e gli embedding di ricerca di codice sono adattati per integrare frammenti di codice e query in linguaggio naturale. Questa capacità consente al machine learning di gestire grandi dataset catturando relazioni semantiche all'interno di uno spazio vettoriale, abilitando valutazioni precise della similarità tra segmenti di testo.
OpenAI fornisce modelli di apprendimento che convertono dati non strutturati in embedding e li archiviano in un database vettoriale come Zilliz Cloud o l'open-source Milvus. OpenAI Cookbook fornisce istruzioni su come generare embedding e archiviare i dati in Milvus. OpenAI ha inoltre creato il supporto per plugin che aiutano organizzazioni come Zilliz a creare retrieval plugins open-source che consentono agli sviluppatori di usarli con ChatGPT per creare una soluzione personalizzata di recupero della knowledge base (RAG). Gli embedding di OpenAI possono quindi essere archiviati in un database vettoriale come Milvus o Zilliz per supportare la "porzione di recupero di un'applicazione RAG. Inoltre, i risultati e la query di ricerca vengono inviati come prompt per consentire all'LLM di OpenAI di generare una risposta appropriata.
Esplorare l'integrazione di Zilliz e Azure OpenAI mette in evidenza i loro punti di forza combinati nella progettazione architetturale, che sono cruciali per migliorare l'integrazione dei dati e l'elaborazione delle query e per garantire scalabilità, sicurezza e conformità—elementi vitali nei settori in cui la protezione dei dati è critica. La sinergia tra queste tecnologie sfrutta le loro potenti capacità con precisione strategica, ponendo le basi per applicazioni di ricerca basate sull'AI di successo, in cui sia il progresso tecnologico sia l'esecuzione meticolosa sono essenziali.
Nella ricerca basata sull'AI, l'architettura è la pietra angolare del successo. Non basta avere tecnologie potenti a nostra disposizione; dobbiamo anche impiegarle con precisione e lungimiranza. È qui che la collaborazione tra Zilliz e Azure OpenAI brilla davvero.
Dare potere agli innovatori: strumenti e risorse per sviluppatori
Zilliz offre una guida completa su strumenti, SDK e risorse per aiutare gli sviluppatori a integrare Zilliz con Azure OpenAI, semplificando la creazione di applicazioni di ricerca AI personalizzate. Incoraggiamo gli sviluppatori a esplorare e sperimentare queste tecnologie, supportati da ampia documentazione, tutorial e forum della community per la collaborazione.
Partire dagli strumenti giusti è essenziale per l'innovazione. Zilliz Cloud su Azure Cloud e Azure Marketplace facilita questo processo distribuendo e gestendo in modo efficiente i workload di database vettoriali. Per i nuovi utenti, una guida per principianti alla connessione di Zilliz Cloud con Azure Marketplace è disponibile qui: Guida per principianti alla connessione di Zilliz Cloud con Azure Marketplace. Questa integrazione segna un significativo passo avanti all'interno dell'ecosistema cloud di Microsoft, migliorando gli strumenti per la ricerca vettoriale e le applicazioni AI e sfruttando i servizi AI avanzati di Azure come Semantic Kernel per favorire lo sviluppo di soluzioni intelligenti e innovative.
Per gli sviluppatori che desiderano essere all'avanguardia nella tecnologia di ricerca, è disponibile una ricca gamma di risorse sul sito web di Zilliz, inclusi SDK e documentazione dettagliata, e sulla community Milvus, tutte progettate per incoraggiare la collaborazione e ulteriori esplorazioni.
Puoi anche consultare .NET SDK sulla partnership Microsoft di Zilliz e sulle implementazioni delle soluzioni, come il plugin di retrieval ChatGPT con Zilliz e Milvus, nella pagina della partnership OpenAI di Zilliz.
Azure offre inoltre un supporto sostanziale agli sviluppatori che utilizzano Azure OpenAI, incluse guide pratiche sull’uso dell’API REST del servizio Azure OpenAI e sulla comprensione di come la sua API di embedding utilizzi la similarità coseno per l’analisi del testo e la ricerca di documenti.
Con Zilliz e Azure OpenAI come partner nell’innovazione, siamo pronti a ridefinire i confini della ricerca basata sull’AI, aprendo nuove possibilità di scoperta e avanzamento.
Privacy nell’era dell’AI: lezioni apprese
Mentre esploriamo le vaste possibilità dell’AI, è fondamentale ricordare l’importanza della sicurezza dei dati, sottolineata da incidenti come la fuga di dati di Samsung. Questo evento serve da severo promemoria del fatto che garantire sicurezza, privacy e conformità è fondamentale, soprattutto in un’epoca di crescenti preoccupazioni per la privacy dei dati.
Per proteggere da usi impropri e conseguenze indesiderate, Microsoft ha implementato diverse misure:
Requisito di casi d’uso definiti: i candidati devono dimostrare finalità ben definite per l’utilizzo dell’AI.
Aderenza ai principi di AI responsabile: integrazione dei principi di Microsoft per un uso responsabile dell’AI.
Supporto con filtri dei contenuti: vengono forniti filtri dei contenuti per migliorare il supporto ai clienti.
Indicazioni sull’implementazione dell’AI: offerta di indicazioni dettagliate sull’implementazione ai clienti inseriti nel programma.
In linea con Microsoft Azure, Zilliz Cloud si è impegnato a garantire una solida sicurezza dei dati attraverso diversi miglioramenti chiave:
Controllo sulle policy dei dati: garantire che le policy di sicurezza, privacy e conformità offrano ai clienti il pieno controllo sull’accesso ai dati, allineandosi ai loro standard di governance e normativi.
Riservatezza tramite crittografia: i dati a riposo e in transito sono protetti tramite crittografia completa del protocollo TLS, con opzioni per connessioni Private Link per impedire ai dati di attraversare l’internet pubblico.
Identità e controllo degli accessi: implementazione di meccanismi di controllo sofisticati, tra cui Role-Based Access Control (RBAC) e OAuth 2.0, per funzionalità centralizzate di Single Sign-On (SSO), a supporto di una rigorosa conformità normativa.
Disponibilità garantita e backup: AutoScale regola le risorse secondo necessità per scalabilità e disponibilità, integrato da solidi sistemi di backup e ripristino per garantire l’integrità dei dati e un rapido recupero dagli incidenti.
La fuga di dati di Samsung evidenzia i gravi rischi di una sicurezza inadeguata nelle applicazioni di AI, sottolineando che la protezione della privacy è essenziale, non opzionale.
Con le funzionalità di sicurezza di livello enterprise di Zilliz e il quadro completo di conformità di Azure OpenAI, gli sviluppatori possono creare soluzioni sicure e conformi agli standard normativi, fornendo una base di fiducia e affidabilità.
Aprire la strada al futuro: plasmare la ricerca di domani
L’integrazione tra Zilliz e Azure OpenAI segna l’inizio di una fase trasformativa nella tecnologia di ricerca. Questa partnership pone gli sviluppatori in prima linea in un’era rivoluzionaria, dotandoli di strumenti avanzati che ampliano la portata di ciò che è realizzabile. Con Azure OpenAI e Zilliz, possono plasmare il futuro della ricerca, creando esperienze coinvolgenti e innovative che entusiasmano e ispirano gli utenti.
Il percorso futuro con queste tecnologie è ricco di possibilità entusiasmanti, ridefinendo il panorama della tecnologia di ricerca e sbloccando nuovi potenziali nel modo in cui utilizziamo i dati e interagiamo con essi.
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Milvus 2.6 marks a shift from “vector search + glue code” to a more advanced retrieval engine, and it is now Generally Available (GA) on Zilliz Cloud (a managed Milvus service).
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Milvus 2.6.x is now GA on Zilliz Cloud, delivering faster vector search, smarter hybrid queries, and lower costs for production RAG and AI applications.
1 Table = 1000 Words? Foundation Models for Tabular Data
TableGPT2 automates tabular data insights, overcoming schema variability, while Milvus accelerates vector search for efficient, scalable decision-making.