Airbyte
Real-time data ingestion for your RAG applications with Airbyte and Zilliz Cloud or Milvus vector database
Utilizzate questa integrazione gratuitamenteChe cos'è Airbyte?
Airbyte è un'infrastruttura open-source per la creazione di pipeline di dati di tipo extract and load (EL). Mentre altre piattaforme di pipeline di dati possono vantare una pletora di integrazioni con fonti rinomate come Stripe e Salesforce, spesso devono prestare maggiore attenzione alle esigenze di integrazione di servizi più piccoli.
Airbyte colma questa lacuna cruciale sviluppando e mantenendo i connettori e promuovendo una vivace comunità di utenti che possono sfruttare i connettori personalizzati degli altri. È prassi comune che le aziende costruiscano i propri connettori su misura per supportare le loro applicazioni specifiche. Il modello open-source di Airbyte incoraggia la collaborazione e il supporto reciproco tra le organizzazioni per la manutenzione di questi connettori.
Vantaggi dell'integrazione di Airbyte e Milvus/Zilliz
Sia Milvus che Zilliz Cloud (il Milvus gestito) si sono integrati con Airbyte, fornendo un connettore di destinazione Milvus che consente agli utenti di estrarre dati non strutturati da varie fonti connesse, di codificarli in embedding vettoriali utilizzando un modello di embedding pre-addestrato e quindi di inserirli in Milvus o Zilliz Cloud per un'archiviazione efficiente e una ricerca per similarità.
Agevolando il trasferimento e l'elaborazione dei dati senza soluzione di continuità, Airbyte apre un nuovo regno di possibilità per le applicazioni in tempo reale orientate all'intelligenza artificiale. Prendiamo ad esempio l'integrazione tra Milvus e Zilliz Cloud, che consente di creare una ricerca semantica in tempo reale tra fonti di dati come i sistemi di assistenza clienti, permettendo al sistema di fornire immediatamente informazioni pertinenti agli utenti. Di conseguenza, la dipendenza dagli agenti di supporto si riduce in modo significativo, con un notevole miglioramento dell'esperienza complessiva dell'utente. Questa integrazione può essere utilizzata anche per costruire sistemi di Retrieval Augmented Generation (RAG), sistemi di raccomandazione di prodotti, chatbot generativi e altre applicazioni GenAI.
I principali vantaggi dell'integrazione tra Airbyte e Milvus/Zilliz:
Airbyte si connette a centinaia di fonti di dati popolari, tra cui database, magazzini di dati e prodotti SaaS. Il connettore di destinazione Milvus consente di attingere a questa vasta gamma di dati e garantisce un flusso di dati senza soluzione di continuità per migliorare i progetti basati sui dati o le applicazioni GenAI.
Trasferimento efficiente dei dati: Airbyte trasferisce senza problemi i dati da varie fonti a Milvus/Zilliz, consentendo il calcolo dell'incorporazione vettoriale al volo e semplificando l'elaborazione dei dati.
Flusso di lavoro AI semplificato**: Questa integrazione consente di caricare i dati non strutturati direttamente nel database vettoriale di Milvus/Zilliz, gestendo l'ingestione dei dati, il chunking, la formattazione, la vettorializzazione, l'indicizzazione, l'archiviazione e la ricerca di similarità.
Funzionalità di ricerca migliorate: Questa integrazione potenzia le capacità di ricerca semantica all'interno dei database vettoriali. Utilizzando le incorporazioni vettoriali, il sistema è in grado di identificare e presentare automaticamente contenuti strettamente correlati in base alla somiglianza semantica, il che è prezioso per le applicazioni che richiedono un recupero efficiente di dati non strutturati.
Processo di configurazione semplice: La creazione di un cluster Milvus e la configurazione di Airbyte per la sincronizzazione dei dati sono semplici, così come la creazione di applicazioni che utilizzano Streamlit e l'API di embedding OpenAI, se lo si desidera.
Come funziona l'integrazione tra Airbyte e Zilliz/Milvus
Il connettore di destinazione Milvus gestisce i seguenti compiti:
- Elaborazione - suddivide i singoli record in pezzi in modo che si adattino alla finestra di contesto e decide quali campi utilizzare come contesto e quali come metadati supplementari.
- Incorporazione - convertire i chunk in embedding vettoriali utilizzando un modello di embedding pre-addestrato. Attualmente, la nostra integrazione supporta il text-embedding-ada-002 di OpenAI e l'embed-english-light-v2.0 di Cohere).
- Indicizzazione - memorizzare i vettori in Milvus o Zilliz Cloud per la ricerca di similarità.
Il diagramma seguente mostra come Airbyte e Zilliz Cloud lavorano insieme:
Come Airbyte e Zilliz Cloud lavorano insieme
Come utilizzare Airbyte con Zilliz/Milvus