Banco de Dados Vetorial Open Source & Soluções de Infraestrutura de IA
Os engenheiros da Zilliz são os criadores originais de muitos projetos open-source renomados para aplicações com IA, oferecendo soluções abrangentes para construir e aprimorar sua infraestrutura de inteligência artificial. O banco de dados vetorial Milvus e várias ferramentas de IA complementares são projetados especificamente para simplificar o gerenciamento de dados e otimizar o desempenho das suas aplicações de IA.
Temos orgulho de ser os mantenedores desses populares projetos open source de infraestrutura de IA
Explore as seguintes ferramentas de IA para adquirir insights essenciais sobre como implantar e utilizar a avançada tecnologia de busca vetorial da Zilliz, desbloqueando o potencial dos dados não estruturados para maximizar as capacidades de IA.
Milvus é um banco de dados vetorial open-source que pode armazenar, indexar e buscar dados não estruturados em escala bilionária através de embeddings vetoriais de alta dimensão. Ele é perfeito para construir aplicações modernas de IA como geração aumentada por recuperação (RAG), busca semântica, busca multimodal e sistemas de recomendação.
PyMilvus é o SDK Python para o Milvus. Ele permite que desenvolvedores Python construam índices, realizem buscas vetoriais e realizem muitas outras operações de dados de forma eficiente. Ele se integra perfeitamente com modelos de embedding populares, facilitando a transformação dos seus dados em vetores pesquisáveis.
VTS (Vector Transport Service) é uma ferramenta open-source de migração de dados projetada para lidar com a tarefa complexa de mover vetores e dados não estruturados entre diferentes sistemas, particularmente bancos de dados vetoriais como Milvus e Zilliz Cloud. Baseado no Apache SeaTunnel, o VTS suporta tanto sincronização de dados em tempo real quanto processamento em lotes.
Milvus Backup é uma ferramenta para fazer backup e restaurar dados no Milvus, acessível através da linha de comando ou de um servidor de API. Ela cria snapshots de coleções com impacto mínimo no desempenho, garantindo a integridade dos dados enquanto permite que o cluster Milvus continue totalmente funcional durante o backup e restauração. Isso a torna ideal para proteger dados e suportar migrações.
A Ferramenta de Dimensionamento Milvus ajuda os usuários a configurar sua implantação do Milvus selecionando os tipos de índice ideais (por exemplo, HNSW, IVF_FLAT) e tamanhos de segmentos para melhor desempenho. Ela equilibra memória, espaço em disco, precisão e velocidade, orientando as decisões sobre configurações de implantação como streaming de dados.
Milvus CLI (Interface de Linha de Comando) é uma ferramenta open-source de linha de comando que suporta conexões de banco de dados, operações de dados e importações e exportações de dados. Baseado no PyMilvus, ela permite a execução de comandos através de um terminal usando prompts interativos de linha de comando.
VectorDBBench é uma ferramenta open-source de benchmarking projetada para avaliar e comparar o desempenho de bancos de dados vetoriais populares como Milvus e Zilliz Cloud usando seus próprios datasets. Ela também ajuda os desenvolvedores a escolher o banco de dados vetorial mais adequado para seus casos de uso.
GPTCache é uma biblioteca open-source projetada para otimizar o desempenho de aplicativos GenAI ao armazenar em cache as respostas de grandes modelos de linguagem (LLMs). Ele reduz custos e latência armazenando os resultados de consultas frequentemente usados, permitindo uma recuperação mais rápida e melhorando a eficiência de consultas repetidas em aplicativos como chatbots, geração de conteúdo e mais.
Attu é uma interface gráfica (GUI) open-source projetada para gerenciar e interagir com o Milvus, um banco de dados vetorial para aplicações de IA. Com apenas alguns cliques, você pode visualizar o status do seu cluster, gerenciar metadados, realizar consultas de dados e muito mais.
Feder é uma ferramenta open-source de JavaScript da Zilliz para visualizar vetores de embedding e entender arquivos de índice ANN (Vizinhança Aproximada de Vizinhos) como Faiss e HNSWlib. Ela ajuda os usuários a explorar embeddings vetoriais e estruturas de índice interativamente e oferece bibliotecas em JavaScript e Python para uso em vários ambientes.
DeepSearcher é um projeto open-source que combina o poder dos LLMs (DeepSeek, OpenAI, etc.) e Bancos de Dados Vetoriais (Milvus, etc.) para realizar buscas, avaliações e raciocínio com base em dados privados, fornecendo respostas altamente precisas e relatórios abrangentes. Este projeto é ideal para gestão de conhecimento empresarial, sistemas inteligentes de perguntas e respostas, e recuperação de informações.
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