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Zilliz hosts Unstructured Data Meetups in various locations around the world with the goal of bringing together developers who are interested in building generative AI applications with unstructured data. As new AI models and platforms are growing at a rapid pace, meetups have become a great forum for developers and engineers curious about or working on GenAI applications to learn and network.

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Why Zilliz Cloud is the Top Chioce for Enterprise-Level Vector Search.

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Success Stories

Popular Vector Database Use Cases<0></0>Zilliz Cloud Can Make a Difference 

Saving time and costs when combining Zilliz Cloud with GPTCache

How Zilliz Cloud Augments LLM Applications

RAG for LLMs: Updating and expanding LLMs’ knowledge base for more accurate answers

<0>The CVP stack (ChatGPT/LLMs + a vector database + prompt-as-code)</0> is an increasingly popular AI stack that shows the value of vector databases for LLM enhancement. We can use <1>OSS Chat</1> as an example to demonstrate how the CVP stack works.

OSS Chat is a chatbot that can answer questions about GitHub projects. It collects and stores information from various GitHub repositories and their documentation pages in Zilliz Cloud in the form of embeddings. When a user asks OSS Chat about any open-source project, Zilliz Cloud conducts a similarity search to find the topk most relevant outcomes. Then these results are combined with the original question to create a prompt that gives ChatGPT a broader context, resulting in more accurate answers.

We can also incorporate the GPTCache into the CVP stack to reduce costs and speed up responses.

ChatGPT/LLMs + a vector database + prompt-as-code

The CVP Stack

Retrieval Augmented Generation (RAG)

Milvus Integrations with Popular AI Projects

Lacking domain-specific information

Prone to hallucination 

Costly and slow

Failure to access up-to-date information

Token Limit

Immutable pre-training data

LLM Limitations

LLM Projects Utilizing Milvus & Zilliz Cloud

Vector Database Use Cases: Retrieval Augmented Generation - Zilliz

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Vector Database Use Cases

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커뮤니티에 오신 것을 환영합니다!

Milvus 커뮤니티

Zilliz는 비정형 데이터를 사용하여 생성형 AI 애플리케이션을 구축하는 데 관심 있는 개발자들을 한자리에 모으는 것을 목표로 전 세계 여러 지역에서 비정형 데이터 밋업을 개최합니다. 새로운 AI 모델과 플랫폼이 빠르게 성장함에 따라 밋업은 GenAI 애플리케이션에 대해 궁금하거나 작업하는 개발자와 엔지니어가 배우고 네트워크를 형성할 수 있는 훌륭한 포럼이 되었습니다.

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다가오는 Zilliz 비정형 데이터 밋업

Zilliz Cloud가 엔터프라이즈 수준의 벡터 검색에 적합한 이유

성공 사례

GPTCache와 함께 시간과 비용 절감

Zilliz Cloud가 LLM 애플리케이션을 향상하는 방법

RAG로 LLM의 지식 기반 업데이트 및 확장

<0>CVP 스택(ChatGPT/LLM + 벡터 데이터베이스 + 코드 기반 프롬프트)</0>은 AI의 성능을 극대화하는 인기 있는 기술 스택입니다. <1>OSS Chat</1>을 예로 들어 CVP 스택이 어떻게 작동하는지 설명합니다.

OSS Chat은 GitHub 프로젝트에 대한 질문에 답변하는 챗봇입니다. 다양한 GitHub 저장소와 문서에서 정보를 수집하고 이를 Zilliz Cloud에 벡터 임베딩 형태로 저장합니다. 사용자가 프로젝트에 대한 질문을 하면 Zilliz Cloud는 유사성 검색을 수행해 가장 관련성이 높은 결과를 반환하고, 이 결과는 질문과 결합되어 ChatGPT가 더 정확한 답변을 제공합니다.

CVP 스택에 GPTCache를 통합하여 비용 절감 및 응답 속도를 더욱 개선할 수 있습니다.

ChatGPT/LLM + 벡터 데이터베이스 + 코드 기반 프롬프트

CVP 스택

RAG (Retrieval Augmented Generation)

도메인별 정보 부족

환각 현상 발생 가능성

비용이 많이 들고 속도가 느림

토큰 제한

변경 불가능한 사전 학습 데이터

LLM의 한계

Milvus & Zilliz Cloud를 활용한 LLM 프로젝트

벡터 데이터베이스 사용 사례: RAG (Retrieval Augmented Generation) - Zilliz

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벡터 데이터베이스 사용 사례