ZillizとVectorizeでRAGアプリケーションを10倍速く配信
Vectorize](https://vectorize.io/)がMilvusおよびZilliz Cloudと統合したことをお知らせできることを嬉しく思います！
この統合により、様々なデータソースやAIプラットフォームに接続する検索支援生成(RAG)パイプラインを迅速かつ簡単に構築・維持できるようになります。Vectorizeは、Zillizのベクターデータベースに高品質なデータを取り込むプロセスを簡素化し、エンベッディングを最新の状態に保つので、AIアプリケーションは常に新鮮で最も関連性の高いデータにアクセスできます。
Vectorizeは、Zillizクラウド上のフルマネージドMilvus、またはパブリックネットワークからアクセス可能なセルフホストMilvusインスタンスでご利用いただけます。
よりスマートなAIアプリケーションの実現
Milvusはオープンソースの高性能ベクトルデータベースで、RAG、マルチモーダル検索、レコメンデーションエンジンなどのAIアプリケーションを強化します。Zilliz Cloudは、Milvusのフルマネージドサービスですが、Milvusの10倍高速です。RAGでは、ベクトル・データベースが、大規模な言語モデル(LLM)に特定のフォーカス・エリアに関するコンテキスト・データを提供する。データの質と関連性が高ければ高いほど、RAGアプリケーションのパフォーマンスは向上します。
例えば、ウェブアプリケーションの使い方に関するユーザーの質問にリアルタイムで答えることができるAIエージェントを作りたいとします。LLMに、ウェブサイト、社内ガイド、顧客との会話からドキュメントやチュートリアルを提供するかもしれません。LLMに文脈に沿った情報を与えることで、LLMは他の方法では対応できない質問に対して信頼できる回答を提供することができます。このようなツールは、LLMに提供されるデータを最新の状態に保つときに便利です。たとえば、ある機能をより詳しく説明する新しいセクションがドキュメントに追加された場合などです。
Zilliz Cloudは、データをベクトルとして検索し、管理することを容易にしますが、RAGパイプラインを構築すること（データを抽出し、埋め込みを作成し、それらを新鮮に保つこと）は、複雑で時間がかかる場合があります。
RAGパイプライン構築の課題
非構造化データ](https://zilliz.com/learn/introduction-to-unstructured-data)をベクトルインデックスに変換するには、多くの時間と労力がかかります。データは1つ以上のソースから抽出され、ベクター検索インデックスに加工され、ベクターデータベースにロードされます。データソースへの接続が簡単な場合もあれば、カスタムコードを書く必要がある場合もあります。データソースが多ければ多いほど、このプロセスは複雑になり、時間もかかります。
データを抽出した後は、それをきれいに整形する必要がある。そして、どの埋め込みモデルとチャンキング戦略が、あなたのデータセットに最適かを見極める必要がある。あるモデルやベクトル化戦略があるデータセットでうまくいったからといって、それが別のデータセットでも同じようにうまくいくとは限らない。そのため、試行錯誤を繰り返し、時にはコインを投げて正解を祈りながら、正しいアプローチを見つけ出さなければなりません。
その結果、LLMは常に最新のデータで動作し、正確で信頼できる結果を提供することができるのです。
VectorizeがRAGパイプラインを簡素化する方法
Vectorizeは、データの抽出と前処理、埋め込みモデルとチャンキング戦略の評価、パイプラインの構築と維持に必要な時間を大幅に削減します。
RAGパイプラインの作成は迅速かつ簡単です。1つ以上のデータソースを指定し、AIプラットフォーム、エンベッディングモデル、チャンキング戦略を選択し、パイプラインをデプロイします。パイプラインは、毎日、毎時間、リアルタイムなど、設定したスケジュールで実行されます。Vectorizeはベクターデータベースを自動的に更新し、データの鮮度と関連性を維持します。
ZillizとVectorize：AIエンジニアのために構築
Zilliz Cloudは信頼性の高いベクトルストレージと高性能なベクトル検索を提供し、VectorizeはRAGパイプラインを自動化し、エンベッディングを常に最新の状態に保ちます。この組み合わせにより、パイプラインの構築や管理から解放され、代わりに正確で信頼性の高いAIアプリケーションの作成に集中することができます。
図：AIエンジニアのためのZillizとVectorizeの仕組み
VectorizeとZilliz Cloudを使い始める
試す準備はできましたか？Vectorizeプラットフォーム](https://platform.vectorize.io/)にサインアップし、MilvusまたはZilliz Cloudインスタンスに接続すれば、最初のRAGパイプラインを数分でデプロイできます。
Jamie FergusonJamie Ferguson focuses on shaping the product strategy and driving growth at Vectorize, drawing on her technical background in AI and engineering. She brings a user-centric perspective to help AI engineers build and scale their RAG solutions, making it easier for them to put their unstructured data to work.
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