Unstructured
Making unstructured data with difficult-to-use formats accessible and ready for RAG with Unstructured and Milvus / Zilliz Cloud
この統合を無料で利用するアンストラクチャーとは何か？
Unstructuredは、RAG(Retrieval-Augmented Generation)やモデルfine-tuningなどのAIアプリケーションのために、非構造化ドキュメントを取り込み、処理し、変換するように設計されたプラットフォームである。テキスト文書、画像、PDF、プレゼンテーションなど様々なファイル形式をサポートしており、多様なデータソースに適応できる。
ノーコードのユーザーインターフェースとサーバーレスAPIの両方を備えたUnstructuredにより、ユーザーはベクトルデータベースとLLMフレームワークを使って、下流のデータストレージ、分析、機械学習ワークフローのためにデータを素早く準備することができる。 ；
なぜUnstructuredとMilvus / Zilliz Cloudを統合するのか？
UnstructuredをMilvusおよびそのマネージドサービスであるZilliz Cloudと統合することで、AIアプリケーションで非構造化データを管理・活用するための強力でスケーラブルなソリューションが誕生します。Unstructuredプラットフォームは、様々なファイルタイプの非構造化データを取り込み、処理し、AIに対応したベクトル埋め込みに変換します。これらのエンベッディングは高度なAIワークフローに欠かせないが、それらを効果的に保存、インデックス付け、クエリするには専用のベクトルデータベースが必要だ。
MilvusとZilliz Cloudが優れているのはこの点だ。億スケールのベクトルストレージと迅速な類似検索機能を提供し、大規模で複雑なデータセットの管理を実現可能にしている。UnstructuredとMilvus（またはZilliz Cloud）の相乗効果により、合理化されたエンドツーエンドのパイプラインが可能になり、これは特にRAG（Retrieval-Augmented Generation）やスマートチャットボットやパーソナライズされたレコメンデーションシステムのような他のAI駆動型アプリケーションにとって価値がある。
UnstructuredとMilvus / Zilliz Cloudの連携について
Unstructuredは、様々なソースから非構造化データを取り込み、ベクトル埋め込みに変換することで、ワークフローの初期段階を管理します。これらのエンベッディングは、MilvusまたはZilliz Cloudにシームレスに渡され、そこで効率的に保存、インデックス化され、様々な下流タスクのために検索されます。
このパイプラインは、LlamaIndexやLangChainのようなAIフレームワークと統合したり、ChatGPTのような大規模言語モデル(LLMs)と直接接続したりすることもでき、RAG(Retrieval-Augmented Generation)、レコメンデーションシステム、チャットボットなどの高度なAIアプリケーションの開発を可能にします。
UnstructuredとZilliz Cloudの連携](https://assets.zilliz.com/How_Unstructured_and_Zilliz_Cloud_Work_Together_png_7fce5f65ec.png)
Milvus/ZillizクラウドでUnstructuredを使う方法
チュートリアル](https://milvus.io/docs/rag_with_milvus_and_unstructured.md)
ビデオ](https://www.youtube.com/watch?v=tl9eV-_nAHI&t=2s)
GitHub｜Milvus; Unstructured