Zilliz torna a IA em tempo real uma realidade com a Confluent
Hoje, temos o prazer de anunciar nossa nova integração com Confluent Cloud. Usuários do Zilliz Cloud (e do Open Source Milvus) agora têm acesso simples a fluxos de dados em toda a sua empresa para criar uma base de conhecimento em tempo real, contextual e confiável que alimenta suas aplicações de IA. A plataforma de streaming de dados da Confluent conecta a pilha de dados legada e moderna, fornecendo um suprimento contínuo de dados prontos para IA para desenvolver experiências sofisticadas para clientes com uma consciência constante do que está acontecendo no mundo e em seus negócios.
"A fusão da competência da Zilliz em bancos de dados vetoriais com o streaming de dados em tempo real da Confluent é como desbloquear uma nova dimensão na IA. Não se trata apenas de dados mais rápidos; trata-se de interações mais inteligentes e contextuais à velocidade do pensamento", disse Charles Xie, CEO da Zilliz.
Aplicações de IA confiáveis e de alto valor exigem dados em tempo real
A IA em tempo real precisa de dados em tempo real de todos os lugares. A promessa da IA em tempo real só é concretizada quando os modelos têm todos os dados contextuais mais recentes de que precisam para responder no momento certo com as informações mais precisas, relevantes e úteis. No entanto, criar essas conexões de dados em tempo real em ambientes on-prem, multi-cloud, de nuvem pública e privada para casos de uso de IA não é trivial.
As ferramentas tradicionais de integração e processamento de dados são baseadas em lotes e inflexíveis. Elas criam um número insustentável de conexões ponto a ponto fortemente acopladas, difíceis de escalar e sem governança. Como resultado, os dados disponibilizados ficam desatualizados e têm baixa fidelidade. A dificuldade em obter acesso a dados de alta qualidade, prontos para uso, contextuais e confiáveis em tempo real não apenas prejudica a agilidade dos desenvolvedores, mas também desacelera o ritmo da inovação em IA.
A plataforma de streaming de dados da Confluent alimenta a Zilliz com dados em tempo real
A Zilliz e a Confluent uniram forças em uma parceria inovadora para redefinir a IA em tempo real. Utilizando as APIs de produtor e consumidor Kafka da Confluent, esta integração facilita a ingestão, análise e processamento de dados em tempo real no Zilliz Cloud. A colaboração permitirá que os usuários interajam com dados em tempo real usando Large Language Models (LLMs) para capacidades de compreensão e aprendizado em contexto. Diferentemente dos fluxos de trabalho tradicionais de LLM, que frequentemente são baseados em lotes ou confinados a aplicações de instância única, esta integração introduz o poder do processamento de streams à geração aumentada por recuperação.
A integração entre Zilliz e Confluent abre novos caminhos para aproveitar a Generative Artificial Intelligence (GenAI) em cenários em tempo real. Por exemplo, as empresas podem criar aplicações que possibilitam respostas personalizadas em tempo real, aumentando a satisfação do cliente e a eficiência operacional. Outro exemplo envolve plataformas de geração de conteúdo, que podem se beneficiar de dados em tempo real para produzir artigos dinâmicos, sensíveis ao contexto, ou publicações em redes sociais. Nossa próxima demonstração (que você pode visitar no estande de IA na Current) permite que os usuários interajam com publicações em tempo real de fontes como Hacker News e serve como uma prova de conceito que os desenvolvedores podem estender para várias plataformas de conteúdo. Estes são apenas alguns exemplos ilustrativos, e o fornecimento de dados em tempo real amplia significativamente o escopo para os desenvolvedores inovarem em uma variedade de aplicações de GenAI. Além da GenAI, a integração também aprimora casos de uso tradicionais de IA, como sistemas de recomendação e detecção de anomalias, oferecendo um kit de ferramentas abrangente para IA em tempo real.
Com a Confluent, os usuários da Zilliz podem derrubar silos de dados, promover a reutilização, melhorar a agilidade da engenharia e fomentar maior confiança em toda a sua organização. No conjunto, isso permite que mais equipes desbloqueiem com segurança e confiança todo o potencial de todos os seus dados com a Zilliz.
Com fácil acesso a fluxos de dados de todo o seu negócio, os usuários da Zilliz agora podem:
Criar uma base de conhecimento em tempo real
Crie uma base de conhecimento unificada agregando diversos tipos de dados, desde documentos e imagens até arquivos de áudio e muito mais.
Criar IA governada, segura e confiável
Estabeleça linhagem, qualidade e rastreabilidade de dados, proporcionando a todas as suas equipes uma compreensão clara da origem, movimentação, transformações e uso dos dados.
Experimentar, escalar e inovar mais rapidamente
Reduza o atrito na inovação à medida que novos dados se tornam disponíveis. Desacople os dados das suas ferramentas de ciência de dados e aplicações de IA em produção para testar e criar mais rapidamente.
Zilliz e Confluent permitem o desenvolvimento simples de aplicações de IA em tempo real
Nossa nova integração com a Confluent permite que todas as suas equipes acessem uma base de conhecimento em tempo real continuamente enriquecida para escalar e criar rapidamente aplicações habilitadas por IA usando fluxos de dados confiáveis. Vamos ver como funciona:
Diagrama do fluxo de trabalho da integração Zilliz Confluent
Ao usar esta integração, os desenvolvedores podem acessar facilmente o poder dos dados em tempo real, viabilizando uma ampla variedade de aplicações de IA, desde geração de conteúdo até suporte ao cliente. A integração da Zilliz e da Confluent elimina as complexidades frequentemente associadas ao processamento de dados em tempo real, permitindo que você se concentre no que mais importa: criar soluções de IA impactantes. A versão Generally Available da integração Confluent x Milvus/Zilliz ainda está em testes.
Começando
Animado com as possibilidades da IA em tempo real com a integração da Zilliz e da Confluent? Dê o próximo passo visitando nossa página de integração para mais detalhes e recursos. Se você é novo na Zilliz, pode começar gratuitamente cadastrando-se hoje.
Ainda não é cliente da Confluent? Comece hoje seu teste gratuito do Confluent Cloud. Novos cadastros recebem US$ 400 para gastar durante os primeiros 30 dias — sem necessidade de cartão de crédito.
A Zilliz é líder em tecnologia de banco de dados vetorial, oferecendo uma plataforma ultrarrápida que permite uma recuperação vetorial 10x mais rápida. Construída com base em princípios cloud-native, a Zilliz foi projetada para servir como a espinha dorsal de aplicações que exigem busca complexa por similaridade e aproveitam recursos de GenAI, como geração aumentada por recuperação. Com a Zilliz, os desenvolvedores podem integrar perfeitamente funcionalidades avançadas de busca e recuperação em suas aplicações, aprimorando significativamente tanto a experiência do usuário quanto o desempenho do backend. Para saber mais, visite www.zilliz.com.
A Confluent é a plataforma de streaming de dados que está inaugurando uma categoria fundamentalmente nova de infraestrutura de dados que coloca os dados em movimento. A oferta cloud-native da Confluent é a plataforma fundamental para dados em movimento — projetada para ser o tecido conectivo inteligente que permite que dados em tempo real, de múltiplas fontes, fluam constantemente por toda a organização. Com a Confluent, as organizações podem atender ao novo imperativo de negócios de entregar experiências digitais ricas aos clientes no front-end e fazer a transição para operações de backend sofisticadas, em tempo real e orientadas por software. Para saber mais, visite www.confluent.io.
Continue lendo
Zilliz Cloud Just Landed in Claude Code
The Zilliz Cloud Plugin brings the full power of Zilliz Cloud directly into your Claude Code terminal as natural-language conversations.
Announcing VDBBench 1.0: Open-Source VectorDB Benchmarking with Your Real-World Production Workloads
Discover VDBBench 1.0, an open-source tool for benchmarking vector databases with real-world production data, streaming ingestion, and concurrent workloads.
DeepRAG: Thinking to Retrieval Step by Step for Large Language Models
Discover DeepRAG, an advanced retrieval-augmented generation (RAG) model that improves LLM accuracy by retrieving only essential data through step-by-step reasoning.