Entregue aplicações RAG 10x mais rápido com Zilliz e Vectorize
Temos o prazer de compartilhar que o Vectorize agora se integra ao Milvus e ao Zilliz Cloud!
Essa integração torna rápido e fácil criar e manter pipelines de geração aumentada por recuperação (RAG) que se conectam a várias fontes de dados e plataformas de IA. O Vectorize simplifica o processo de levar dados de alta qualidade para o seu banco de dados vetorial da Zilliz e mantém seus embeddings atualizados para que suas aplicações de IA sempre tenham acesso aos dados mais recentes e relevantes.
Você pode usar o Vectorize com o Milvus totalmente gerenciado no Zilliz Cloud ou com uma instância do Milvus auto-hospedada acessível por uma rede pública.
Impulsionando aplicações de IA mais inteligentes
O Milvus é um banco de dados vetorial de código aberto e alto desempenho que impulsiona aplicações de IA como RAG, busca multimodal e mecanismos de recomendação. O Zilliz Cloud é o serviço totalmente gerenciado do Milvus, mas é 10 vezes mais rápido que o Milvus. Em RAG, um banco de dados vetorial fornece dados contextuais sobre áreas de foco específicas para grandes modelos de linguagem (LLMs). Quanto maior a qualidade e a relevância dos dados, melhor será o desempenho da sua aplicação RAG.
Por exemplo, suponha que você quisesse criar um agente de IA que pudesse responder às perguntas de um usuário sobre como usar uma aplicação web em tempo real. Você poderia fornecer ao seu LLM documentação e tutoriais do seu site, guias internos da empresa e conversas com clientes. Ao fornecer informações contextuais ao LLM, ele pode oferecer respostas confiáveis a perguntas que não conseguiria responder de outra forma. Uma ferramenta como essa é útil quando você mantém atualizados os dados fornecidos ao seu LLM — como se uma nova seção fosse adicionada à sua documentação explicando um recurso com mais detalhes.
O Zilliz Cloud facilita a busca e o gerenciamento dos seus dados como vetores, mas criar um pipeline RAG — extrair dados, criar embeddings e mantê-los atualizados — pode ser complexo e demorado.
Desafios na criação de pipelines RAG
Transformar dados não estruturados em índices vetoriais pode envolver muito tempo e esforço. Os dados são extraídos de uma ou mais fontes, processados em índices de busca vetorial e, em seguida, carregados no seu banco de dados vetorial. Às vezes, é fácil conectar-se a uma fonte de dados; às vezes, você precisa escrever código personalizado. Quanto mais fontes de dados você precisar usar, mais complexo esse processo se torna e mais tempo leva.
Depois de extrair os dados, você precisa limpá-los e formatá-los, o que frequentemente envolve uma quantidade de trabalho nada trivial. Em seguida, você precisa descobrir qual modelo de embedding e qual estratégia de chunking funcionam melhor para o seu conjunto de dados. Só porque um modelo e uma estratégia de vetorização têm bom desempenho para um conjunto de dados, não significa que funcionarão tão bem para outro. Portanto, você precisa testar e descobrir a abordagem certa por tentativa e erro — e, às vezes, jogar uma moeda e torcer para ter adivinhado certo.
Depois que finalmente descobrir tudo isso, você precisa garantir que quaisquer atualizações no seu conjunto de dados sejam processadas e que seus índices de busca vetorial sejam atualizados regularmente para que seu LLM esteja sempre trabalhando com os dados mais recentes e, portanto, forneça resultados precisos e confiáveis.
Como o Vectorize simplifica pipelines RAG
O Vectorize reduz significativamente o tempo necessário para extrair e pré-processar dados, avaliar modelos de embedding e estratégias de chunking, e criar e manter pipelines.
Criar seu pipeline RAG é rápido e fácil. Especifique uma ou mais fontes de dados, selecione a plataforma de IA, o modelo de embeddings e a estratégia de chunking e, em seguida, implante seu pipeline. Seu pipeline é executado na programação que você definir, seja diariamente, a cada hora ou em tempo real. O Vectorize atualiza automaticamente seu banco de dados vetorial, garantindo que seus dados permaneçam atuais e relevantes.
Zilliz e Vectorize: Criados para engenheiros de IA
O Zilliz Cloud oferece armazenamento vetorial confiável e busca vetorial de alto desempenho, enquanto o Vectorize automatiza seus pipelines RAG e mantém seus embeddings atualizados. A combinação libera você da criação e do gerenciamento de pipelines e permite que você se concentre na criação de aplicações de IA precisas e confiáveis.
Figura: Como Zilliz e Vectorize funcionam para engenheiros de IA
Começando com Vectorize e Zilliz Cloud
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