Fireworks AI
Build AI applications by combining Fireworks AI's LLM models with Zilliz Cloud's vector database capabilities
Utilizzate questa integrazione gratuitamenteInformazioni sui fuochi d'artificio
AI Fireworks AI è una piattaforma di AI generativa che consente agli sviluppatori di eseguire e personalizzare modelli di AI con prestazioni e affidabilità elevate. La piattaforma offre modelli serverless, distribuzioni on-demand e opzioni di regolazione fine per i modelli di testo, audio, immagine e incorporazione.
La piattaforma utilizza un modello pay-as-you-go e include funzionalità come la modalità JSON, la modalità grammatica e la chiamata di funzioni attraverso il framework Flumina.
Perché Zilliz Cloud e i fuochi d'artificio
AI La combinazione di Zilliz Cloud e Fireworks AI crea una solida base per la creazione di applicazioni AI. Zilliz Cloud gestisce l'archiviazione vettoriale e la ricerca di similarità, mentre Fireworks AI fornisce l'accesso a modelli linguistici e di embedding ottimizzati.
Questa integrazione aiuta gli sviluppatori a creare applicazioni AI pronte per la produzione senza dover gestire infrastrutture complesse. Questa combinazione è particolarmente utile per le applicazioni che necessitano di una ricerca vettoriale affidabile e di funzionalità LLM ad alte prestazioni.
Come funzionano Zilliz Cloud e Fireworks AI
L'integrazione funziona utilizzando i modelli di Fireworks AI per generare embeddings dai vostri dati, che vengono poi archiviati e ricercati in Zilliz Cloud. Quando è necessario recuperare informazioni rilevanti, Zilliz Cloud esegue una ricerca di similarità su questi embeddings. Per le applicazioni RAG, Zilliz Cloud recupera i documenti più rilevanti in base alla similarità vettoriale, che vengono poi utilizzati dagli LLM di Fireworks AI per generare risposte accurate e contestuali.
Implementazione tecnica
Configurazione dell'autenticazione:
- Impostare la chiave API di Fireworks come variabile d'ambiente
- Configurare la connessione a Zilliz Cloud utilizzando URI e chiave API
- Flusso di elaborazione dei dati:
- Generare embeddings utilizzando i modelli di embedding di Fireworks AI (ad esempio, nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5)
- Memorizzare i vettori in collezioni Zilliz Cloud con dimensioni specificate.
- Utilizzare il prodotto interno (IP) o la somiglianza del coseno per la ricerca dei vettori.
- Gestione delle raccolte:
- Creare collezioni con parametri specifici
- Configurazione delle dimensioni in base all'output del modello di incorporazione
- Impostare livelli di coerenza per l'affidabilità dei dati
- Ricerca e recupero:
- Esecuzione di ricerche semantiche con limiti personalizzabili
- Recupero di documenti correlati con punteggi di similarità
- Elaborazione dei risultati attraverso l'LLM di Fireworks AI per le risposte finali
- Impostare la chiave API di Fireworks come variabile d'ambiente
Imparare
Sezione Imparare Il modo migliore per iniziare è un'esercitazione pratica. Questo tutorial vi spiegherà come costruire un sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) con Fireworks AI e Zilliz Cloud.
Ecco altre risorse: