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Why Zilliz Cloud is the Top Chioce for Enterprise-Level Vector Search.

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Popular Vector Database Use Cases<0></0>Zilliz Cloud Can Make a Difference 

Saving time and costs when combining Zilliz Cloud with GPTCache

How Zilliz Cloud Augments LLM Applications

RAG for LLMs: Updating and expanding LLMs’ knowledge base for more accurate answers

<0>The CVP stack (ChatGPT/LLMs + a vector database + prompt-as-code)</0> is an increasingly popular AI stack that shows the value of vector databases for LLM enhancement. We can use <1>OSS Chat</1> as an example to demonstrate how the CVP stack works.

OSS Chat is a chatbot that can answer questions about GitHub projects. It collects and stores information from various GitHub repositories and their documentation pages in Zilliz Cloud in the form of embeddings. When a user asks OSS Chat about any open-source project, Zilliz Cloud conducts a similarity search to find the topk most relevant outcomes. Then these results are combined with the original question to create a prompt that gives ChatGPT a broader context, resulting in more accurate answers.

We can also incorporate the GPTCache into the CVP stack to reduce costs and speed up responses.

ChatGPT/LLMs + a vector database + prompt-as-code

The CVP Stack

Retrieval Augmented Generation (RAG)

Milvus Integrations with Popular AI Projects

Lacking domain-specific information

Prone to hallucination 

Costly and slow

Failure to access up-to-date information

Token Limit

Immutable pre-training data

LLM Limitations

LLM Projects Utilizing Milvus & Zilliz Cloud

Vector Database Use Cases: Retrieval Augmented Generation - Zilliz

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RAG para LLMs: Atualizando e expandindo a base de conhecimento dos LLMs para respostas mais precisas

<0>A pilha CVP (ChatGPT/LLMs + um banco de dados vetorial + prompt-as-code)</0> é uma pilha de IA cada vez mais popular que mostra o valor dos bancos de dados vetoriais para a melhoria dos LLMs. Podemos usar <1>OSS Chat</1> como exemplo para demonstrar como a pilha CVP funciona.

OSS Chat é um chatbot que pode responder a perguntas sobre projetos do GitHub. Ele coleta e armazena informações de vários repositórios GitHub e suas páginas de documentação no Zilliz Cloud sob a forma de embeddings. Quando um usuário pergunta ao OSS Chat sobre qualquer projeto de código aberto, o Zilliz Cloud realiza uma busca de similaridade para encontrar os resultados mais relevantes. Então, esses resultados são combinados com a pergunta original para criar um prompt que dá ao ChatGPT um contexto mais amplo, resultando em respostas mais precisas.

Também podemos incorporar o GPTCache na pilha CVP para reduzir custos e acelerar as respostas.

ChatGPT/LLMs + um banco de dados vetorial + prompt-as-code

A Pilha CVP

Geração Aumentada por Recuperação (RAG)

Integrações do Milvus com Projetos Populares de IA

Falta de informações específicas de domínio

Propensão à alucinação

Custoso e lento

Falha ao acessar informações atualizadas

Limite de tokens

Dados de pré-treinamento imutáveis

Limitações de LLMs

Projetos LLM Utilizando Milvus & Zilliz Cloud

Casos de Uso de Banco de Dados Vetoriais: Geração Aumentada por Recuperação - Zilliz

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Casos de Uso de Banco de Dados Vetoriais

Pesquise vídeos semelhantes em extensas colecções de bibliotecas de vídeo.

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Pesquise imagens visualmente semelhantes a partir de uma vasta coleção de bibliotecas de imagens.

Image Similarity Search.png

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Encontre resultados de áudio semelhantes a partir de grandes quantidades de dados de áudio, como música, efeitos sonoros e discursos.

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Recomendar informações ou produtos semelhantes com base nos comportamentos e preferências do utilizador.


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Detecte pontos de dados, eventos e observações que se desviam significativamente do padrão usual em um conjunto de dados.

Anomaly Detection.png

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Pesquise subestruturas, superestruturas e outras estruturas semelhantes para uma molécula especificada.

Molecular Similarity Search.png

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BIoMap (1).png

Chatbot interativo de perguntas e respostas que responde automaticamente às perguntas dos usuários.

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Consulte diferentes modalidades, como textos, vídeos, áudio e imagens.

Multimodal Similarity Search.png

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Flipkart.png

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Expanda o conhecimento dos LLMs incorporando fontes de dados externas aos LLMs e às suas aplicações de IA.

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Notta.png

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Pesquise textos semanticamente semelhantes em grandes volumes de documentos em linguagem natural.

Semantic Search.png

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Human signal logo-use case.png

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Agentes de IA requerem memória, contexto e raciocínio para agir de forma autônoma em tomadas de decisão complexas e com múltiplas etapas. Bancos de dados vetoriais possibilitam memória, recuperação e colaboração multiagente em escala.

Casos de Uso de Banco de Dados Vetoriais

Casos de Uso Populares de Banco de Dados Vetoriais
Zilliz Cloud Pode Fazer a Diferença

Video Similarity Search

Image Similarity Search

Audio Similarity Search

Recommender System

Anomaly Detection

Molecular Similarity Search

Question Answering System

Multimodal Similarity Search

Retrieval Augmented Generation

Text/Semantic Search

AI Agents

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