Soluzioni Open Source per Database Vettoriali e Infrastruttura AI
Gli ingegneri di Zilliz sono i creatori originali di molti progetti open source rinomati per applicazioni basate su AI, offrendo soluzioni complete per costruire e migliorare la tua infrastruttura di intelligenza artificiale. Il database vettoriale Milvus e vari strumenti AI a supporto sono progettati per semplificare la gestione dei dati e ottimizzare le performance delle tue applicazioni AI.
Siamo orgogliosi di essere i manutentori di questi popolari progetti open source per infrastruttura AI
Esplora i seguenti strumenti AI per acquisire conoscenze essenziali per implementare e utilizzare la tecnologia avanzata di ricerca vettoriale di Zilliz, sbloccando il potenziale dei dati non strutturati per massimizzare le capacità AI.
Milvus è un database vettoriale open source che può memorizzare, indicizzare e ricercare dati non strutturati su scala miliardaria tramite embedding vettoriali ad alta dimensione. È perfetto per costruire applicazioni AI moderne come la generazione aumentata da recupero (RAG), ricerca semantica, ricerca multimodale e sistemi di raccomandazione.
PyMilvus è l'SDK Python per Milvus. Permette agli sviluppatori Python di costruire indici, eseguire ricerche vettoriali e gestire molte altre operazioni sui dati in modo efficiente. Si integra perfettamente con modelli di embedding popolari, semplificando la trasformazione dei tuoi dati in vettori ricercabili.
VTS (Vector Transport Service) è uno strumento open source per la migrazione dei dati progettato per gestire il compito complesso di spostare vettori e dati non strutturati tra sistemi diversi, in particolare database vettoriali come Milvus e Zilliz Cloud. Basato su Apache SeaTunnel, VTS supporta sia la sincronizzazione dei dati in tempo reale che l'elaborazione in batch.
Milvus Backup è uno strumento per il backup e il ripristino dei dati in Milvus, accessibile tramite linea di comando o un server API. Crea snapshot delle collezioni con un impatto minimo sulle performance, garantendo l'integrità dei dati mentre consente al cluster Milvus di rimanere completamente funzionante durante il backup e il ripristino. È ideale per proteggere i dati e supportare le migrazioni.
Lo strumento di dimensionamento Milvus aiuta gli utenti a configurare la loro distribuzione di Milvus selezionando i tipi di indice ottimali (ad esempio, HNSW, IVF_FLAT) e le dimensioni dei segmenti per ottenere migliori performance. Bilancia memoria, spazio su disco, accuratezza e velocità, guidando le decisioni sui setup di distribuzione come lo streaming dei dati.
Milvus CLI (Command Line Interface) è uno strumento open source da linea di comando che supporta connessioni al database, operazioni sui dati, importazione ed esportazione dei dati. Basato su PyMilvus, permette l'esecuzione di comandi tramite terminale utilizzando prompt da linea di comando interattivi.
VectorDBBench è uno strumento open source per il benchmarking progettato per valutare e confrontare le performance dei principali database vettoriali come Milvus e Zilliz Cloud utilizzando i propri dataset. Aiuta anche gli sviluppatori a scegliere il database vettoriale più adatto ai loro casi d'uso.
GPTCache è una libreria open source progettata per ottimizzare le performance delle app GenAI memorizzando nella cache le risposte dai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Riduce i costi e la latenza memorizzando i risultati delle query più utilizzate, consentendo un recupero più veloce e migliorando l'efficienza delle query ripetute in applicazioni come chatbot, generazione di contenuti e altro.
Attu è una GUI open source progettata per gestire e interagire con Milvus, un database vettoriale per applicazioni AI. Con pochi clic, puoi visualizzare lo stato del tuo cluster, gestire i metadati, eseguire query sui dati e molto altro.
Feder è uno strumento open source JavaScript di Zilliz per visualizzare vettori di embedding e comprendere i file di indice ANN (Approximate Nearest Neighbor) come Faiss e HNSWlib. Aiuta gli utenti a esplorare interattivamente gli embedding vettoriali e le strutture degli indici, offrendo librerie JavaScript e Python per l'uso in vari ambienti.
DeepSearcher è un progetto open source che combina la potenza dei LLM (DeepSeek, OpenAI, ecc.) e Database Vettoriali (Milvus, ecc.) per eseguire ricerche, valutazioni e ragionamenti basati su dati privati, fornendo risposte altamente accurate e report completi. Questo progetto è ideale per la gestione della conoscenza aziendale, sistemi intelligenti di domande e risposte, e recupero delle informazioni.
Rendere l'intera base di codice come contesto di Claude Code utilizzando Claude Context.
È un plugin open-source, compatibile con MCP, che offre una potente ricerca semantica del codice a Claude Code, Gemini CLI e molti altri agenti di codifica. Inoltre, consente di costruire da zero il proprio agente di codifica, come Cursor, sbloccando la navigazione intelligente in tempo reale della propria base di codice.