ChatGPT Retrieval Plugin
Use the ChatGPT Retrieval Plugin with Zilliz Cloud & Milvus for more accurate answers
이 통합 기능을 무료로 사용하세요.ChatGPT 검색 플러그인이란?
ChatGPT 검색 플러그인을 소개합니다.
지식 기반 검색 플러그인이라고도 알려진 Milvus/Ziliz용 ChatGPT 검색 플러그인은 외부에서 호스팅하는 문서 스니펫에서 정보를 추출할 수 있도록 ChatGPT의 기능을 강화합니다. 질문이나 요구 사항을 자연어로 표현하면 ChatGPT는 파일, 메모, 이메일 등 수집된 소스에서 관련 데이터를 효율적으로 검색한 다음 자연어로 답변을 생성할 수 있습니다. 이 기능은 ChatGPT의 정보 검색의 정확성과 신뢰성을 향상시킵니다.
ChatGPT 검색 플러그인의 ## 이점
플러그인은 밀버스 또는 질리즈 클라우드에 저장된 벡터 임베딩에 액세스하여 기업 내부 문서를 ChatGPT와 원활하게 통합합니다. 이를 통해 직원들은 정확한 최신 정보에 효율적으로 액세스할 수 있습니다. 또한 개발자는 플러그인을 사용하여 지식 베이스를 호스팅하여 자체 소스에서 데이터 검색을 간소화할 수 있습니다.
ChatGPT 검색 플러그인과 질리즈 클라우드의 작동 방식
ChatGPT 검색 플러그인은 OpenAI의 'text-embedding-ada-002' 임베딩 모델을 사용하여 문서 청크의 임베딩을 생성한 다음, 임베딩을 Milvus 또는 Zilliz Cloud에 저장하고 쿼리합니다. 벡터 임베딩 데이터와 쉽게 상호 작용할 수 있는 사용자 친화적인 API를 통해 벡터 데이터베이스에 액세스할 수 있습니다. 쿼리, 업서트, 삭제, 메타데이터 필터링을 사용한 검색 세분화 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
ChatGPT 검색 플러그인은 OpenAI의 '텍스트 임베딩-ada-002' 모델을 완벽하게 통합하여 문서 청크에 대한 임베딩을 생성하고 이러한 임베딩을 Milvus 또는 Zilliz Cloud 내에 저장 및 쿼리할 수 있습니다. 직관적인 API를 통해 메타데이터 필터링을 사용하여 쿼리, 업서트, 삭제, 검색 구체화 등 벡터 임베딩 데이터와 쉽게 상호 작용할 수 있습니다.
검색 플러그인의 기능 중 하나는 ChatGPT에 메모리를 제공하는 것입니다. 플러그인의 업서트 엔드포인트를 통해 ChatGPT는 나중에 참조할 수 있도록 대화 스니펫을 벡터 데이터베이스에 저장하고, 사용자의 요청이 있을 때만 트리거할 수 있습니다. 이 기능은 채팅 경험을 향상시켜 ChatGPT의 컨텍스트 인식을 강화하고 이전 대화에서 정보를 검색할 수 있게 해줍니다.
Milvus ChatGPT 검색 플러그인에 대해 알아보기
블로그 | 질리즈와 밀버스가 함께하는 ChatGPT 검색 플러그인
자연어 쿼리를 사용하여 개인 또는 조직 문서의 시맨틱 검색 및 검색을 위한 ChatGPT 검색 플러그인입니다. GitHub 리포지토리 및 문서