Unstructured

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。&#x20；

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)

• 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

• ブログ｜*** UnstructuredとMilvusによるEPUBコンテンツのベクトル化とクエリ