ベクトルデータベース統合ハブ

ChatGPT Retrieval PluginとZilliz Cloud & Milvusを併用することで、より正確な回答が得られます。

Cohere モデルを使って埋め込みを作成する

Zilliz Cloudインスタンスへのリアルタイムベクターデータ取り込み

Zilliz Cloudに保存するエンベッディングを作成します。

HayStackとZilliz CloudまたはMilvus Vector Databaseを使用した検索拡張世代アプリケーションの構築

LangChainを使用して、Zilliz Cloudに保存された非構造化データを使用して検索拡張世代（RAG）アプリを作成します。

Zilliz CloudをLangChainと統合し、オーケストレーション、チェーン、エージェントのための柔軟なフレームワークを使用して、セマンティック検索、RAG、コンテキスト対応検索を備えたLLMアプリケーションを構築します。

LlamaIndexを使用して、Zilliz CloudまたはMilvus Vector Databaseに保存されている非構造化データを使用して、検索拡張世代（RAG）アプリケーションを作成します。

DSPyとMilvusまたはZilliz Cloudによる高性能な検索拡張世代（RAG）パイプラインの構築

LangChainRBとZilliz CloudまたはMilvus Vector Databaseを用いたRubyベースの検索拡張世代アプリケーションの構築

Zilliz CloudとVanna：ベクトル検索によるSQL生成の強化

RagasとMilvusまたはZilliz Cloudを使用して、RAGとGenAIアプリケーションを評価します。

FastGPTとZilliz Cloudを統合し、ナレッジベースのQAシステムを構築。

LLM搭載アプリケーションの観測可能性と分析

watsonxアシスタントとMilvusまたはZillizクラウドで検索拡張型ジェネレーションチャットボットを構築する

SnowflakeのSnowparkコンテナサービスにMilvusをデプロイする

ZillizクラウドとCamelの統合でAIを活用したベクトル検索を実現

AirbyteとZillizクラウドを活用しよう / Milvusであらゆるデータの類似性検索が可能に

LangflowとZilliz Cloudベクトルデータベースを使用したLLMパイプラインの構築とデプロイ

非構造化データからベクトルをリアルタイムに取り込む

KafkaによるRAGアプリケーションのリアルタイムデータ取り込み

BentoMLでホストされているモデルを選択し、Zillizクラウドから保存および取得できるベクトル埋め込みを生成します。

WhyHowとMilvusまたはZilliz Cloudを使用して、RAGパイプライン内でより制御された検索ワークフローを構築します。

lettaとMilvus/Zilliz Cloudを使用して、拡張LLMコンテキストウィンドウを可能にするRAG（Retrieval Augmented Generation）エージェントを構築する。

MilvusまたはZilliz Cloudで.NET SDKを使用する