벡터 데이터베이스 통합 허브

보다 정확한 답변을 위해 질리즈 클라우드 및 밀버스와 함께 ChatGPT 검색 플러그인을 사용하세요.

Cohere 모델을 사용하여 임베딩 생성하기

질리즈 클라우드 인스턴스로의 실시간 벡터 데이터 수집

임베딩을 생성하여 질리즈 클라우드에 저장하세요.

헤이스택과 질리즈 클라우드 또는 밀버스 벡터 데이터베이스로 검색 증강 세대 애플리케이션 구축하기

LangChain을 사용하여 질리즈 클라우드에 저장된 비정형 데이터로 검색 증강 생성(RAG) 앱을 만들 수 있습니다.

Zilliz Cloud를 LangChain과 통합하여 오케스트레이션, 체인, 에이전트를 위한 유연한 프레임워크를 사용해 시맨틱 검색, RAG, 컨텍스트 인식 검색 기능을 갖춘 LLM 애플리케이션을 구축하세요.

라마인덱스를 사용하여 질리즈 클라우드 또는 밀버스 벡터 데이터베이스에 저장된 비정형 데이터로 검색 증강 생성(RAG) 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

DSPy와 밀버스 또는 질리즈 클라우드로 고성능 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인 구축하기

Zilliz Cloud 및 Vanna: 벡터 검색을 통한 SQL 생성 향상

LangChainRB와 질리즈 클라우드 또는 밀버스 벡터 데이터베이스를 사용하여 루비 기반 검색 증강 세대 애플리케이션을 구축하세요.

라가스 및 밀버스 또는 질리즈 클라우드를 사용하여 RAG 및 GenAI 애플리케이션을 평가하세요.

FastGPT를 질리즈 클라우드와 통합하여 지식 기반 QA 시스템을 구축하세요.

LLM 기반 애플리케이션을 위한 통합 가시성 및 분석

왓슨x 어시스턴트, 밀버스 또는 질리즈 클라우드로 검색 증강 세대 챗봇 구축하기

AI 기반 벡터 검색을 위한 질리즈 클라우드와 카멜의 통합

스노우플레이크의 스노우파크 컨테이너 서비스에 Milvus 배포하기

랭플로우와 질리즈 클라우드 벡터 데이터베이스로 LLM 파이프라인 구축 및 배포하기

에어바이트와 질리즈 클라우드/밀버스를 사용하여 모든 데이터에서 유사도 검색하기

비정형 데이터에서 벡터의 실시간 수집

Kafka로 RAG 애플리케이션을 위한 실시간 데이터 수집

BentoML에서 호스팅되는 모델을 선택하여 벡터 임베딩을 생성하고 Zilliz Cloud에서 저장 및 검색할 수 있습니다.

WhyHow와 밀버스 또는 질리즈 클라우드로 RAG 파이프라인 내에서 더욱 제어된 검색 워크플로우를 구축하세요.

레타 및 Milvus/Zilliz Cloud를 사용하여 확장된 LLM 컨텍스트 창을 활성화하는 검색 증강 생성(RAG) 에이전트를 구축하세요.

밀버스 또는 질리즈 클라우드와 함께 .NET SDK 사용