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
How to Improve Retrieval Quality for Japanese Text with Sudachi, Milvus/Zilliz, and AWS Bedrock
Learn how Sudachi normalization and Milvus/Zilliz hybrid search improve Japanese RAG accuracy with BM25 + vector fusion, AWS Bedrock embeddings, and practical code examples.
Why Context Engineering Is Becoming the Full Stack of AI Agents
Discover how context engineering unifies prompts, RAG, and tools to build smarter, production-ready AI agents powered by Milvus.
What is the K-Nearest Neighbors (KNN) Algorithm in Machine Learning?
KNN is a supervised machine learning technique and algorithm for classification and regression. This post is the ultimate guide to KNN.