Lepton AI
Build and deploy AI applications with Lepton AI and Zilliz Cloud vector database
この統合を無料で利用するLepton AIについて
Lepton AIは、開発者がAIアプリケーションを効率的に構築・デプロイするためのプラットフォームです。モデル開発にPythonネイティブなアプローチを提供し、最小限のセットアップでローカルでのデバッグと本番環境へのデプロイを可能にします。このプラットフォームは、LLMや拡散モデルを含む様々なAIモデルをサポートしており、チームがアプリケーションにAIを統合することを容易にします。
プラットフォームのOpenAIスタイルのAPIは、既存のツールやワークフローとの互換性を保証し、クラウド展開機能はAIアプリケーションの迅速なスケーリングを可能にする。
なぜZilliz CloudとLepton AIなのか？
Zilliz CloudとLepton AIの統合により、AIアプリケーション構築のための強力なソリューションが誕生した。Zilliz Cloudは類似検索とデータ管理に必要なベクトルデータベースインフラストラクチャを提供し、Lepton AIはモデルのデプロイとAPI管理を行う。この組み合わせにより、チームは複雑なインフラを管理することなく、本番環境に対応したAIアプリケーションを構築することができる。
Zilliz Cloudのベクトル検索機能はLepton AIのLLM管理機能を補完し、AIを活用した検索・推薦システムを構築するための完全なソリューションを実現します。
Zilliz CloudとLepton AIの連携について
Lepton AIは標準のMilvus SDKを通じてZilliz Cloudに接続し、シームレスなベクトルの保存と検索を可能にします。RAGシステムのようなアプリケーションを構築する場合、Lepton AIはLLMコンポーネントとAPIエンドポイントを管理し、Zilliz Cloudはベクトルストレージと類似検索オペレーションを処理します。この統合により、ベクトル検索機能を備えたAIアプリケーションを構築するための完全なパイプラインが提供される。
一般的なワークフローは以下の通りです： 1.Lepton AIを使用したLLMモデルの管理とデプロイ 2.エンベッディングとベクトルをZilliz Cloudに保存 3.関連コンテンツの類似検索の実行 4.結果をLLMで処理して最終出力
学ぶ
チュートリアルLLMアプリケーションの構築
チュートリアル](https://milvus.io/docs/build_RAG_with_milvus_and_lepton.md)では、Lepton AIとZilliz Cloudを使ってLLMアプリケーションを構築する方法をご紹介します。このチュートリアルでは、以下のような両プラットフォームの機能を活用したRAGシステムの作成方法を説明します：
- 開発環境のセットアップ
- Zilliz Cloudへの接続
- Lepton AIによるLLMモデルの管理
- 完全なRAGパイプラインの構築
- 本番導入のベストプラクティス
その他のリソース
- Lepton AIドキュメント](https://docs.lepton.ai/)
- APIリファレンスドキュメント](https://docs.lepton.ai/reference/)
- Build RAG with Milvus and Lepton AI Tutorial](https://milvus.io/docs/build_RAG_with_milvus_and_lepton.md)
- Zilliz Cloud クイックスタートガイド](https://docs.zilliz.com/docs/quick-start)