Il Centro di Integrazione del Database Vettoriale

Utilizzate il ChatGPT Retrieval Plugin con Zilliz Cloud e Milvus per ottenere risposte più precise.

Utilizzare i modelli Cohere per creare incorporazioni

Ingestione di dati vettoriali in tempo reale nella vostra istanza Zilliz Cloud

Creare embeddings da archiviare in Zilliz Cloud.

Costruite applicazioni di generazione aumentata del reperimento con HayStack e Zilliz Cloud o con il database vettoriale Milvus.

Utilizzate LangChain per creare applicazioni di Retrieval Augmented Generation (RAG) con i vostri dati non strutturati archiviati in Zilliz Cloud.

Integra Zilliz Cloud con LangChain per creare applicazioni LLM con ricerca semantica, RAG e recupero consapevole del contesto utilizzando un framework flessibile per orchestrazione, chain e agent.

Utilizzate LlamaIndex per creare applicazioni di Retrieval Augmented Generation (RAG) con i vostri dati non strutturati archiviati in Zilliz Cloud o Milvus Vector Database.

Costruire pipeline di Retrieval Augmented Generation (RAG) ad alte prestazioni con DSPy e Milvus o Zilliz Cloud

Zilliz Cloud e Vanna: migliorare la generazione di SQL con la ricerca vettoriale

Costruire applicazioni di generazione aumentata di recupero basate su Ruby con LangChainRB e Zilliz Cloud o Milvus Vector Database

Utilizzate Ragas e Milvus o Zilliz Cloud per valutare le vostre applicazioni RAG e GenAI.

Integrate FastGPT con Zilliz Cloud per costruire sistemi QA basati sulla conoscenza.

Osservabilità e analisi per le applicazioni alimentate da LLM

Costruire chatbot di generazione aumentata con watsonx Assistant e Milvus o Zilliz Cloud

Distribuire Milvus sui servizi Snowpark Container di Snowflake

Integrazione di Zilliz Cloud e Camel per la ricerca vettoriale basata sull'AI

Costruire e distribuire pipeline LLM con Langflow e il database vettoriale Zilliz Cloud

Usa Airbyte e Zilliz Cloud / Milvus per la ricerca di similarità su tutti i tuoi dati

Ingestione in tempo reale di vettori dai vostri dati non strutturati

Ingestione di dati in tempo reale per le applicazioni RAG con Kafka

Scegliete modelli ospitati su BentoML per generare incorporazioni vettoriali che potete archiviare e recuperare da Zilliz Cloud

Creare flussi di lavoro di recupero più controllati all'interno della pipeline RAG con WhyHow e Milvus o Zilliz Cloud

Costruire un agente RAG (Retrieval Augmented Generation) che permetta una finestra di contesto LLM estesa utilizzando letta e Milvus/Zilliz Cloud.

Utilizzare l'SDK .NET con Milvus o Zilliz Cloud