Zilliz와 Vectorize로 RAG 애플리케이션을 10배 더 빠르게 제공하기
Vectorize가 이제 Milvus 및 Zilliz Cloud와 통합된다는 소식을 전하게 되어 기쁩니다!
이 통합을 통해 다양한 데이터 소스와 AI 플랫폼에 연결되는 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인을 빠르고 쉽게 구축하고 유지 관리할 수 있습니다. Vectorize는 고품질 데이터를 Zilliz 벡터 데이터베이스에 넣는 과정을 간소화하고 임베딩을 최신 상태로 유지하여 AI 애플리케이션이 항상 가장 최신의 관련성 높은 데이터에 액세스할 수 있도록 합니다.
Zilliz Cloud에서 완전 관리형 Milvus와 함께 Vectorize를 사용하거나, 공용 네트워크를 통해 액세스 가능한 자체 호스팅 Milvus 인스턴스와 함께 사용할 수 있습니다.
더 스마트한 AI 애플리케이션 구동
Milvus는 RAG, 멀티모달 검색, 추천 엔진과 같은 AI 애플리케이션을 구동하는 오픈 소스 고성능 벡터 데이터베이스입니다. Zilliz Cloud는 Milvus의 완전 관리형 서비스이지만, Milvus보다 10배 더 빠릅니다. RAG에서 벡터 데이터베이스는 대규모 언어 모델(LLMs)에 특정 중점 영역에 대한 컨텍스트 데이터를 제공합니다. 데이터의 품질과 관련성이 높을수록 RAG 애플리케이션의 성능은 더 좋아집니다.
예를 들어, 사용자가 웹 애플리케이션을 실시간으로 사용하는 방법에 대한 질문에 답할 수 있는 AI 에이전트를 구축하고 싶다고 가정해 보겠습니다. LLM에 웹사이트의 문서와 튜토리얼, 사내 회사 가이드, 고객 대화를 제공할 수 있습니다. LLM에 컨텍스트 정보를 제공하면, 그렇지 않았다면 답할 수 없었던 질문에 대해 신뢰할 수 있는 응답을 제공할 수 있습니다. 이와 같은 도구는 LLM에 제공되는 데이터를 최신 상태로 유지할 때 유용합니다. 예를 들어 기능을 더 자세히 설명하는 새 섹션이 문서에 추가된 경우가 그렇습니다.
Zilliz Cloud는 데이터를 벡터로 검색하고 관리하기 쉽게 해주지만, 데이터 추출, 임베딩 생성, 최신 상태 유지와 같은 RAG 파이프라인 구축은 복잡하고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.
RAG 파이프라인 구축의 과제
비정형 데이터를 벡터 인덱스로 변환하는 데는 많은 시간과 노력이 들어갈 수 있습니다. 데이터는 하나 이상의 소스에서 추출되고, 벡터 검색 인덱스로 처리된 다음, 벡터 데이터베이스에 로드됩니다. 때로는 데이터 소스에 연결하기가 쉽지만, 때로는 사용자 지정 코드를 작성해야 합니다. 가져와야 하는 데이터 소스가 많을수록 이 과정은 더 복잡해지고 더 많은 시간이 걸립니다.
데이터를 추출한 후에는 이를 정리하고 형식을 맞춰야 하는데, 이는 종종 상당한 작업량을 수반합니다. 그런 다음 데이터셋에 가장 적합한 임베딩 모델과 청킹 전략을 파악해야 합니다. 하나의 모델과 벡터화 전략이 한 데이터셋에서 잘 작동한다고 해서 다른 데이터셋에서도 똑같이 잘 작동한다는 의미는 아닙니다. 따라서 시행착오를 통해 테스트하고 올바른 접근 방식을 찾아야 하며, 때로는 동전을 던지고 제대로 맞혔기를 바라는 수밖에 없습니다.
마침내 이 모든 것을 파악하고 나면, 데이터셋의 모든 업데이트가 처리되고 벡터 검색 인덱스가 정기적으로 업데이트되도록 하여 LLM이 항상 최신 데이터로 작업하고, 그 결과 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공하도록 해야 합니다.
Vectorize가 RAG 파이프라인을 간소화하는 방법
Vectorize는 데이터 추출 및 전처리, 임베딩 모델과 청킹 전략 평가, 파이프라인 구축 및 유지 관리에 필요한 시간을 크게 줄여줍니다.
RAG 파이프라인 만들기는 빠르고 쉽습니다. 하나 이상의 데이터 소스를 지정하고, AI 플랫폼, 임베딩 모델, 청킹 전략을 선택한 다음, 파이프라인을 배포하세요. 파이프라인은 매일, 매시간 또는 실시간 등 사용자가 설정한 일정에 따라 실행됩니다. Vectorize는 벡터 데이터베이스를 자동으로 업데이트하여 데이터가 항상 최신 상태와 관련성을 유지하도록 보장합니다.
Zilliz와 Vectorize: AI 엔지니어를 위해 구축됨
Zilliz Cloud는 안정적인 벡터 스토리지와 고성능 벡터 검색을 제공하고, Vectorize는 RAG 파이프라인을 자동화하며 임베딩을 최신 상태로 유지합니다. 이 조합을 통해 파이프라인을 구축하고 관리하는 부담에서 벗어나, 정확하고 신뢰할 수 있는 AI 애플리케이션을 만드는 데 집중할 수 있습니다.
그림: Zilliz와 Vectorize가 AI 엔지니어를 위해 작동하는 방식
Vectorize와 Zilliz Cloud 시작하기
사용해 볼 준비가 되셨나요? Vectorize platform에 가입하고, Milvus 또는 Zilliz Cloud 인스턴스를 연결한 뒤, 몇 분 만에 첫 번째 RAG 파이프라인을 배포하세요.
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