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Zilliz hosts Unstructured Data Meetups in various locations around the world with the goal of bringing together developers who are interested in building generative AI applications with unstructured data. As new AI models and platforms are growing at a rapid pace, meetups have become a great forum for developers and engineers curious about or working on GenAI applications to learn and network.

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Popular Vector Database Use Cases<0></0>Zilliz Cloud Can Make a Difference 

Saving time and costs when combining Zilliz Cloud with GPTCache

How Zilliz Cloud Augments LLM Applications

RAG for LLMs: Updating and expanding LLMs’ knowledge base for more accurate answers

<0>The CVP stack (ChatGPT/LLMs + a vector database + prompt-as-code)</0> is an increasingly popular AI stack that shows the value of vector databases for LLM enhancement. We can use <1>OSS Chat</1> as an example to demonstrate how the CVP stack works.

OSS Chat is a chatbot that can answer questions about GitHub projects. It collects and stores information from various GitHub repositories and their documentation pages in Zilliz Cloud in the form of embeddings. When a user asks OSS Chat about any open-source project, Zilliz Cloud conducts a similarity search to find the topk most relevant outcomes. Then these results are combined with the original question to create a prompt that gives ChatGPT a broader context, resulting in more accurate answers.

We can also incorporate the GPTCache into the CVP stack to reduce costs and speed up responses.

ChatGPT/LLMs + a vector database + prompt-as-code

The CVP Stack

Retrieval Augmented Generation (RAG)

Milvus Integrations with Popular AI Projects

Lacking domain-specific information

Prone to hallucination 

Costly and slow

Failure to access up-to-date information

Token Limit

Immutable pre-training data

LLM Limitations

LLM Projects Utilizing Milvus & Zilliz Cloud

Vector Database Use Cases: Retrieval Augmented Generation - Zilliz

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なぜZilliz Cloudが企業レベルにおいてベクトル検索の最適な選択肢なのか。

成功事例

Zilliz CloudとGPTCacheを組み合わせて時間とコストを節約

Zilliz CloudがLLMアプリケーションを拡張する方法

LLMのためのRAG: LLMの知識ベースを更新・拡張し、より正確な回答を提供

<0>CVPスタック (ChatGPT/LLMs + a vector database + prompt-as-code)</0> は、ベクトルデータベースが備えたLLMを強化する価値を示す人気のAIスタックです。<1>OSS Chat</1>を例として、CVPスタックの仕組みを説明できます。

OSS ChatはGitHubプロジェクトに関する質問に答えるチャットボットです。さまざまなGitHubリポジトリやそのドキュメントページから情報を収集し、それを埋め込みの形式でZilliz Cloudに保存します。 ユーザーがOSS Chatにオープンソースプロジェクトについて質問すると、Zilliz Cloudが類似性検索を実行して最も関連性の高いTop-kの結果を探します。 そして、 これらの結果は元の質問と組み合わせられてプロンプトを生成し、ChatGptにより正確な回答を生成するためのより広範なコンテキストを提供します。

また、GPTCacheをCVPスタックに組み込むことで、コストを削減し、応答を高速化できます。

ChatGPT/LLMs + ベクトルデータベース + Prompt-as-Code

CVPスタック

検索拡張生成 (RAG)

領域特定の知識の欠如

ハルシネーションの発生傾向 

高くて遅い

トークンの制限

不変の事前トレーニングデータ

LLMの局限

MilvusとZilliz Cloudを活用したLLMプロジェクト

ベクトルデータベースのユースケース：検索拡張生成 (RAG) - Zilliz

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ベクトルデータベースのユースケース