Zilliz、ConfluentでリアルタイムAIを実現
本日、Confluent Cloudとの新しい統合を発表できることを嬉しく思います。Zilliz Cloud(およびオープンソースのMilvus)のユーザーは、ビジネス全体のデータストリームに簡単にアクセスできるようになり、AIアプリケーションの燃料となる、リアルタイムで文脈に沿った信頼できるナレッジベースを構築できるようになりました。Confluent のデータストリーミングプラットフォームは、レガシーデータスタックと最新データスタックの橋渡しをし、世界とビジネスで何が起きているかを常に認識しながら洗練された顧客体験を開発するための、AI 対応データの継続的な供給を提供します。
*ZillizのベクターデータベースとConfluentのリアルタイムデータストリーミングの融合は、AIの新たな次元を切り開くようなものです。単にデータを高速化するだけでなく、よりスマートで文脈に沿ったインタラクションを思考のスピードで実現するのです」と、ZillizのCEOであるCharles Xie氏は語った。
価値の高い、信頼できるAIアプリケーションにはリアルタイムデータが必要です。
リアルタイムAIは、あらゆる場所からのリアルタイムデータを必要とする。リアルタイムAIの有望性は、モデルが最も正確で、適切で、役に立つ情報でジャスト・イン・タイムに応答するために必要な、最も新鮮なコンテキスト・データをすべて持っている場合にのみ解き放たれる。しかし、AIのユースケースのために、オンプレム、マルチクラウド、パブリック、プライベートクラウド環境を横断してこれらのリアルタイムデータ接続を構築することは、自明ではない。
従来のデータ統合・処理ツールは、バッチベースで柔軟性に欠ける。これらのツールは、拡張が困難でガバナンスに欠ける、緊密に結合されたポイント・ツー・ポイントの接続を、手に負えないほど数多く作り出している。その結果、利用可能なデータは古く、忠実度が低い。高品質で、すぐに利用でき、文脈に即しており、信頼できるデータにリアルタイムでアクセスすることが困難なため、開発者の俊敏性が損なわれるだけでなく、AIイノベーションのペースも遅くなる。
Confluent のデータ・ストリーミング・プラットフォームが Zilliz をリアルタイム・データで動かす
ZillizとConfluentは、リアルタイムAIを再定義する革新的なパートナーシップで手を組んだ。ConfluentのKafkaプロデューサーおよびコンシューマーAPIを活用することで、この統合はZilliz Cloudへのリアルタイムの取り込み、解析、データ処理を容易にする。この連携により、ユーザーは、理解力とインコンテキスト学習機能のための大規模言語モデル（Large Language Models：LLM）を使用して、リアルタイムのデータと対話できるようになる。従来のLLMワークフローは、バッチベースであったり、シングルインスタンスのアプリケーションに限定されることが多かったが、この統合により、ストリーム処理のパワーを検索拡張世代に導入することができる。
ZillizとConfluentの統合は、リアルタイムのシナリオでジェネレーティブ人工知能（GenAI）を活用する新たな道を開く。例えば、企業はリアルタイムでパーソナライズされた対応を可能にするアプリケーションを構築し、顧客満足度と業務効率を高めることができる。別の例としては、コンテンツ生成プラットフォームがあり、リアルタイムデータの恩恵を受けて、ダイナミックで文脈に応じた記事やソーシャルメディア投稿を生成することができる。今後予定されているデモ（CurrentのAIブースでご覧いただけます）では、ユーザーがハッカーニュースなどのソースからのリアルタイムの投稿と対話することができ、開発者がさまざまなコンテンツプラットフォームに拡張できる概念実証の役割を果たしています。これらはほんの一例であり、リアルタイムのデータ供給は、開発者がGenAIアプリケーションの範囲にわたって革新するための範囲を大幅に広げます。GenAIだけでなく、この統合はレコメンダーシステムや異常検知といった従来のAIのユースケースも強化し、リアルタイムAIのための包括的なツールキットを提供します。
Confluentを利用することで、Zillizユーザーはデータのサイロ化を解消し、再利用性を促進し、エンジニアリングの俊敏性を向上させ、組織全体の信頼を高めることができる。これにより、より多くのチームが Zilliz を使って、安全かつ自信を持ってすべてのデータの可能性を最大限に引き出すことができる。
ビジネス全体のデータストリームに簡単にアクセスできるようになったことで、Zillizユーザーは次のことが可能になりました：
リアルタイムのナレッジベース**の作成
文書や画像、音声ファイルなど、さまざまな種類のデータを集約し、統一されたナレッジベースを構築します。
管理され、安全で、信頼できるAIを構築する。
データのリネージ、品質、トレーサビリティを確立し、すべてのチームにデータの出所、移動、変換、使用に関する明確な理解を提供する。
より迅速な実験、拡張、革新**。
新しいデータが利用可能になると、イノベーションの摩擦が減少します。データサイエンスツールやプロダクションAIアプリからデータを切り離し、テストと構築を高速化します。
Zilliz と Confluent はリアルタイム AI アプリケーションのシンプルな開発を可能にします。
当社の新しいConfluentとの統合により、すべてのチームが継続的にエンリッチされたリアルタイムのナレッジベースを活用し、信頼できるデータストリームを使用してAI対応アプリケーションを迅速に拡張、構築できるようになります。その仕組みを見てみよう：
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Zilliz Confluent Integration ワークフロー図](https://assets.zilliz.com/Zilliz_Confluent_Integration_Workflow_Diagram_54c192bc55.png)
この統合を使用することで、開発者はリアルタイムデータのパワーを簡単に利用することができ、コンテンツ生成からカスタマーサポートまで、幅広いAIアプリケーションを実現することができます。ZillizとConfluentの統合は、リアルタイムデータ処理に関連しがちな複雑さを取り除き、最も重要なこと、すなわちインパクトのあるAIソリューションの構築に集中できるようにします。Confluent x Milvus/Zilliz Integrationの一般利用可能バージョンはまだテスト中です。ご興味のある方は、サインアップ して、独占的なローンチアップデートを入手してください。
はじめに
Zilliz と Confluent の統合によるリアルタイム AI の可能性に興奮していますか？次のステップに進むために、詳細とリソースの 統合ページ をご覧ください。Zilliz を初めてご利用になる場合は、今すぐサインアップして無料で始めることができます。
まだ Confluent のお客様ではありませんか？今すぐ Confluent Cloud の無料トライアル を開始してください。新規ご登録のお客様には、最初の 30 日間にご利用いただける 400 ドルを進呈いたします (クレジットカードは不要です)。
Zillizはベクトルデータベース技術のリーダーであり、10倍高速なベクトル検索を可能にする超高速プラットフォームを提供しています。クラウドネイティブの原則に基づいて構築されたZillizは、複雑な類似検索を必要とするアプリケーションのバックボーンとして機能し、検索拡張生成などのGenAI機能を活用するように設計されています。Zillizを使うことで、開発者は高度な検索機能をアプリケーションにシームレスに統合することができ、ユーザーエクスペリエンスとバックエンドパフォーマンスの両方を大幅に向上させることができます。詳細については、www.zilliz.com. をご覧ください。
Confluentはデータストリーミングプラットフォームであり、データを動かす新しいデータインフラストラクチャを開拓している。Confluent が提供するクラウドネイティブのプラットフォームは、複数のソースからのリアルタイムデータを組織全体で常時ストリーミングできるようにするインテリジェントな結合組織として設計されています。Confluent を利用することで、企業はリッチでデジタルなフロントエンドのカスタマーエクスペリエンスを提供し、洗練されたリアルタイムのソフトウェア主導のバックエンドオペレーションに移行するという、新たなビジネスの必須条件を満たすことができる。詳細については、www.confluent.io. をご覧ください。
Steffi LiSteffi is the Director of Product Marketing at Zilliz, with prior experience leading the GTM strategies for open-source data technologies such as Apache Kafka and Apache Airflow. Passionate about travel, yoga, and non-fiction reading, she brings a balanced and enriched worldview to her professional pursuits.
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