Vectorize
Build automated RAG Pipelines that keep data in your Milvus/Zilliz Cloud vector database fresh.
이 통합 기능을 무료로 사용하세요.벡터라이즈란 무엇인가요?
Vectorize를 사용하면 자동 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인을 빠르고 쉽게 구축하고 유지 관리할 수 있어 고품질 데이터를 Milvus/Zilliz Cloud 벡터 데이터베이스로 가져오는 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
각 파이프라인은 하나 이상의 데이터 소스에 연결되며 문서, 스프레드시트, 프레젠테이션 등 여러 파일 유형을 수집할 수 있습니다. 데이터 세트에 가장 적합한 AI 플랫폼, 임베딩 모델, 벡터화 전략을 선택합니다. 임베딩](https://zilliz.com/glossary/vector-embeddings)은 소스 데이터가 변경될 때마다 업데이트되므로 AI 애플리케이션은 항상 가장 최신의 관련성 높은 데이터에 액세스할 수 있습니다.
밀버스/질리즈 클라우드에 벡터라이즈를 사용해야 하는 이유는?
벡터 인덱스](https://zilliz.com/learn/choosing-right-vector-index-for-your-project)가 최적의 연관성을 제공하도록 하면서 RAG 파이프라인을 생성하고 관리하는 일은 시간이 많이 걸리고 복잡할 수 있습니다. 이 프로세스에서는 데이터를 추출하고 전처리하여 깨끗하고 일관되며 적절한 형식의 데이터를 확보해야 합니다. 최적의 AI 플랫폼, 임베딩 모델, 청킹 전략을 선택하려면 상당한 실험과 추측이 수반되는 경우가 많습니다. 파이프라인을 구축한 후에도 소스 데이터가 발전함에 따라 임베딩을 업데이트하여 품질을 유지하면 또 다른 복잡성이 추가됩니다.
벡터라이즈는 이 전체 프로세스를 간소화하여 자동화된 RAG 파이프라인을 손쉽게 구축하고 유지할 수 있게 해줍니다. 이 솔루션은 원시 데이터에서 고품질 임베딩까지의 여정을 간소화하며, Milvus 및 Zilliz Cloud 벡터 데이터베이스와 원활하게 통합되어 무거운 작업을 처리합니다. 밀버스/질리즈 클라우드는 실시간 데이터 업데이트를 지원하면서 초저지연으로 수십억 규모의 벡터 데이터를 저장하고 검색할 수 있는 확장성을 제공합니다. 이를 통해 LLM은 항상 최신 컨텍스트 정보에 액세스하여 정확하고 관련성 높은 결과를 일관되게 제공할 수 있습니다.
Vectorize와 Milvus/Zilliz Cloud의 통합으로 강력하고 효율적인 RAG 프레임워크가 탄생했습니다. 몇 분 안에 수십억 규모의 벡터 데이터를 관리하고 실시간 답변을 제공할 수 있는 강력한 파이프라인을 배포할 수 있습니다. 이 조합은 구현을 간소화할 뿐만 아니라 필요에 따라 RAG 파이프라인을 확장할 수 있도록 보장하므로 인프라 관리 대신 인사이트 제공에 집중할 수 있습니다.
밀버스/질리즈 클라우드와 벡터라이즈 작동 방식
Vectorize는 하나 이상의 소스에서 비정형 데이터를 추출합니다.
선택한 전략을 사용하여 데이터를 청크로 분할합니다.
선택한 임베딩 모델을 사용하여 벡터 인덱스가 생성됩니다.
벡터 인덱스가 질리즈 클라우드 데이터베이스에 기록됩니다.
질리즈 클라우드가 벡터 데이터를 저장하고 벡터 유사도 검색을 수행한 후 검색된 결과를 LLM과 함께 제공합니다.
데이터가 진화함에 따라 벡터라이즈는 자동으로 벡터 인덱스를 업데이트합니다.
질리즈 클라우드/밀루브와 벡터라이즈 사용 방법
Vectorize 문서](https://docs.vectorize.io/)
밀버스 문서](https://milvus.io/docs/overview.md)