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Risorse Correlate

Storie di Successo

Casi d'Uso Popolari del Database Vettoriale<0></0>Su cui Zilliz Cloud può Fare la Differenza

Risparmiare tempo e costi combinando Zilliz Cloud con GPTCache

Come Zilliz Cloud Aumenta le Applicazioni LLM

RAG per gli LLM: Aggiornamento ed espansione della base di conoscenze degli LLM per risposte più accurate

<0>Il CVP stack (ChatGPT/LLM + un database vettoriale + prompt-as-code)</0> è uno stack AI sempre più popolare che mostra il valore dei database vettoriali per il miglioramento degli LLM. Possiamo usare <1>OSS Chat</1> come esempio per dimostrare come funziona il CVP stack.

OSS Chat è un chatbot che può rispondere a domande su progetti GitHub. Raccoglie e archivia informazioni da vari repository GitHub e dalle loro pagine di documentazione in Zilliz Cloud sotto forma di embedding. Quando un utente chiede a OSS Chat informazioni su un progetto open-source, Zilliz Cloud esegue una ricerca di similarità per trovare i risultati più rilevanti. Questi risultati vengono poi combinati con la domanda originale per creare un prompt che fornisce a ChatGPT un contesto più ampio, portando a risposte più precise.

Possiamo anche incorporare GPTCache nel CVP stack per ridurre i costi e velocizzare le risposte.

ChatGPT/LLM + un database vettoriale + prompt-as-code

Il CVP Stack

Generazione Aumentata dalla Recupero (RAG)

Integrazioni di Milvus con Progetti AI Popolari

Mancanza di informazioni specifiche del dominio

Propensione alla creazione di allucinazioni

Costosi e lenti

Incapacità di accedere a informazioni aggiornate

Limite di token

Dati di pre-allenamento immutabili

Limitazioni degli LLM

Progetti LLM che utilizzano Milvus & Zilliz Cloud

Casi d'Uso del Database Vettoriale: Generazione Aumentata dalla Recupero - Zilliz

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Casi d'Uso del Database Vettoriale

Raccomandare informazioni o prodotti simili in base al comportamento e alle preferenze dell'utente.


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Ricerca di immagini visivamente simili da una vasta collezione di librerie di immagini.

Image Similarity Search.png

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Trova risultati audio simili da enormi quantità di dati audio come musica, effetti sonori e discorsi.

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Cercate video simili da ampie collezioni di videoteche.

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Chatbot QA interattivo che risponde automaticamente alle domande degli utenti.

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Espandi la conoscenza degli LLM incorporando fonti di dati esterne negli LLM e nelle tue applicazioni di IA.

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Cerca sottostrutture, superstrutture e altre strutture simili per una molecola specificata.

Molecular Similarity Search.png

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BIoMap (1).png

Esegui query su diverse modalità come testi, video, audio e immagini.

Multimodal Similarity Search.png

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Rileva punti dati, eventi e osservazioni che si discostano significativamente dal modello abituale in un dataset.

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Cerca testi semanticamente simili in vaste quantità di documenti in linguaggio naturale.

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Gli agenti AI richiedono memoria, contesto e ragionamento per agire autonomamente in processi decisionali complessi e articolati in più fasi. I database vettoriali consentono memoria, recupero e collaborazione multi-agente su larga scala.

Casi d'Uso del Database Vettoriale

Casi d'Uso Popolari del Database Vettoriale
Su cui Zilliz Cloud può Fare la Differenza

Recommender System

Image Similarity Search

Audio Similarity Search

Video Similarity Search

Question Answering System

Retrieval Augmented Generation

Molecular Similarity Search

Multimodal Similarity Search

Anomaly Detection

Text/Semantic Search

AI Agents

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