Создавайте RAG-приложения в 10 раз быстрее с Zilliz и Vectorize
Мы рады сообщить, что Vectorize теперь интегрируется с Milvus и Zilliz Cloud!
Эта интеграция позволяет быстро и легко создавать и поддерживать пайплайны генерации с дополненным извлечением (RAG), которые подключаются к различным источникам данных и AI-платформам. Vectorize упрощает процесс загрузки высококачественных данных в вашу векторную базу данных Zilliz и поддерживает ваши эмбеддинги в актуальном состоянии, чтобы ваши AI-приложения всегда имели доступ к самым свежим и наиболее релевантным данным.
Вы можете использовать Vectorize с полностью управляемым Milvus в Zilliz Cloud или с самостоятельно размещённым экземпляром Milvus, доступным через публичную сеть.
Основа для более умных AI-приложений
Milvus — это высокопроизводительная векторная база данных с открытым исходным кодом, которая лежит в основе таких AI-приложений, как RAG, мультимодальный поиск и рекомендательные системы. Zilliz Cloud — это полностью управляемый сервис Milvus, но он в 10 раз быстрее Milvus. В RAG векторная база данных предоставляет большим языковым моделям (LLMs) контекстные данные по конкретным областям внимания. Чем выше качество и релевантность данных, тем лучше будет работать ваше RAG-приложение.
Например, предположим, вы хотите создать AI-агента, который может в реальном времени отвечать на вопросы пользователя о том, как пользоваться веб-приложением. Вы могли бы предоставить вашей LLM документацию и обучающие материалы с вашего сайта, внутренние руководства компании и разговоры с клиентами. Предоставляя LLM контекстную информацию, она может давать надёжные ответы на вопросы, на которые иначе не смогла бы ответить. Такой инструмент особенно полезен, когда вы поддерживаете данные, предоставляемые вашей LLM, в актуальном состоянии — например, если в вашу документацию добавлен новый раздел, который подробнее объясняет какую-либо функцию.
Zilliz Cloud упрощает поиск и управление вашими данными в виде векторов, но создание RAG-пайплайна — извлечение данных, создание эмбеддингов и поддержание их актуальности — может быть сложным и трудоёмким.
Сложности при создании RAG-пайплайнов
Преобразование неструктурированных данных в векторные индексы может требовать много времени и усилий. Данные извлекаются из одного или нескольких источников, обрабатываются в индексы векторного поиска, а затем загружаются в вашу векторную базу данных. Иногда подключиться к источнику данных легко; иногда необходимо писать пользовательский код. Чем больше источников данных вам нужно использовать, тем сложнее становится этот процесс и тем больше времени он занимает.
После того как вы извлекли данные, вам нужно очистить и отформатировать их, что часто представляет собой нетривиальный объём работы. Затем вам нужно выяснить, какая модель эмбеддингов и какая стратегия разбиения на чанки лучше всего подходят для вашего набора данных. То, что одна модель и стратегия векторизации хорошо работают для одного набора данных, не означает, что они так же хорошо подойдут для другого. Поэтому вам приходится тестировать и находить правильный подход методом проб и ошибок — а иногда подбрасывать монетку и надеяться, что вы угадали.
После того как вы наконец со всем этим разобрались, вам нужно убедиться, что любые обновления вашего набора данных обрабатываются, а ваши индексы векторного поиска регулярно обновляются, чтобы ваша LLM всегда работала с последними данными и, следовательно, предоставляла точные и надёжные результаты.
Как Vectorize упрощает RAG-пайплайны
Vectorize значительно сокращает время, необходимое для извлечения и предварительной обработки данных, оценки моделей эмбеддингов и стратегий разбиения на чанки, а также создания и поддержки пайплайнов.
Создать ваш RAG-конвейер быстро и легко. Укажите один или несколько источников данных, выберите AI-платформу, модель embeddings и стратегию разбиения на фрагменты, а затем разверните свой конвейер. Ваш конвейер работает по заданному вами расписанию, будь то ежедневно, ежечасно или в режиме реального времени. Vectorize автоматически обновляет вашу векторную базу данных, гарантируя, что ваши данные остаются свежими и релевантными.
Zilliz и Vectorize: созданы для AI-инженеров
Zilliz Cloud обеспечивает надежное векторное хранилище и высокопроизводительный векторный поиск, а Vectorize автоматизирует ваши RAG-конвейеры и поддерживает ваши embeddings в актуальном состоянии. Эта комбинация избавляет вас от необходимости создавать конвейеры и управлять ими, позволяя вместо этого сосредоточиться на создании точных, надежных AI-приложений.
Рисунок: как Zilliz и Vectorize работают для AI-инженеров
Начало работы с Vectorize и Zilliz Cloud
Готовы попробовать? Зарегистрируйтесь на платформе Vectorize, подключите свой экземпляр Milvus или Zilliz Cloud и разверните свой первый RAG-конвейер за считанные минуты.
Читать далее
Smarter Autoscaling in Zilliz Cloud: Always Optimized for Every Workload
With the latest upgrade, Zilliz Cloud introduces smarter autoscaling—a fully automated, more streamlined, elastic resource management system.
Why Not All VectorDBs Are Agent-Ready
Explore why choosing the right vector database is critical for scaling AI agents, and why traditional solutions fall short in production.
Balancing Precision and Performance: How Zilliz Cloud's New Parameters Help You Optimize Vector Search
Optimize vector search with Zilliz Cloud’s level and recall features to tune accuracy, balance performance, and power AI applications.