Современная аналитика и отчетность с Milvus Vector DB и GenAI
С развитием технологий роль систем ИИ расширяется: множество заинтересованных сторон полагаются на эти системы для получения аналитических сведений и принятия решений, одновременно активно взаимодействуя с ними. Эта растущая сложность сделала современные инструменты аналитики и отчетности необходимыми для понимания и оценки производительности систем ИИ. Во время недавней встречи Unstructured Data Meetup в августе в Нью-Йорке Bill Reynolds из Qarbine — компании, специализирующейся на современной совместной работе с данными, — рассказал, как интеграция Milvus с Qarbine и Generative AI (GenAI) может преобразовать способ анализа неструктурированных данных, обеспечивая превосходную эффективность и инсайты.
Bill Reynolds из Qarbine выступает на августовской встрече NYC Unstructured Data Meetup
В этом блоге давайте разберем роль векторных баз данных, таких как Milvus, то, как Qarbine упрощает процесс аналитики, и как Milvus и Qarbine можно интегрировать для создания продвинутых приложений GenAI.
Давайте сразу перейдем к делу.
Понимание Milvus: ведущая векторная база данных от Zilliz
Что такое векторные базы данных?
Традиционные базы данных использовались для хранения структурированных данных, а поиск по сходству выполнялся с использованием точных совпадений запросов. Этот подход был неэффективен, поскольку он не мог работать с неструктурированными или многомерными данными и не мог выполнять семантически эффективный поиск по запросам.
Векторные базы данных предназначены для хранения, управления и запроса многомерных данных, представленных в виде векторов. Векторы — это числовые представления данных, таких как текст, изображения или аудио. Эти векторы фиксируют характеристики данных таким образом, что похожие элементы имеют близкие векторные представления. Поэтому векторные базы данных эффективно хранят неструктурированные данные и выполняют семантически осмысленный поиск по запросам.
Ключевые особенности Milvus
- Масштабируемость: Milvus поддерживает управление векторными данными в больших масштабах. Его способность обрабатывать миллионы или даже миллиарды векторов делает его подходящим для таких приложений, как поиск изображений, рекомендательные системы и поиск по содержимому.
- Обработка в реальном времени: Milvus может извлекать векторы в реальном времени, что позволяет создавать динамические приложения, такие как персонализированные рекомендации продуктов и аналитика на основе ИИ.
Высокопроизводительный поиск: Milvus использует алгоритмы поиска Approximate Nearest Neighbor (ANN), оптимизированные для быстрого и точного извлечения релевантных векторов на основе сходства. Эта функция имеет решающее значение для обработки аналитики в реальном времени и рабочих процессов ИИ.
Мультимодальная поддержка: Milvus работает с различными типами данных — текстом, изображениями, видео и многим другим. Преобразуя эти типы данных в векторы, Milvus обеспечивает бесшовную интеграцию мультимодальных данных.
- Bring Your Own LLM (Large Language Model): Гибкость интеграции как публичных, так и частных больших языковых моделей (LLMs) в приложения на базе Milvus позволяет организациям внедрять настраиваемые системы поиска и рекомендаций, основанные на их конкретных потребностях.
Qarbine: расширение возможностей аналитики и отчетности
Проблемы современных приложений
В выступлении Bill Reynolds подчеркивает проблемы современных приложений, с которыми сталкиваются различные заинтересованные стороны при доступе к одному и тому же ИИ-приложению.
Как показано на изображении, многие приложения не являются удобными для различных заинтересованных сторон одновременно. Например, разработчики обладают экспертизой в схемах и запросах, а менеджеры по продажам ищут возможности для отчетов и анализа. В отличие от них, аналитики со знаниями устаревших инструментов и навыками интересуются данными и могут не понимать технические термины, такие как векторный запрос. В результате Qarbine заполняет этот недостающий пробел, предоставляя ряд полезных инструментов для разработчиков и аналитиков, а также доступные визуализации и аналитические отчеты.
Ключевые функции Qarbine
В то время как Milvus предоставляет инфраструктуру базы данных, Qarbine упрощает процесс аналитики и отчетности. Qarbine выступает мостом между разработчиками и аналитиками, обеспечивая возможность даже нетехническим пользователям использовать возможности векторного поиска Milvus без глубоких знаний в области науки о данных или запросов к базам данных.
Упрощенные запросы к данным
Qarbine абстрагирует сложности алгоритмов векторного поиска Milvus, предлагая простой в использовании интерфейс. Например, пользователи Qarbine могут писать SQL-подобные запросы для взаимодействия с базой данных, что позволяет им выполнять поиск, запускать отчеты и получать инсайты без необходимости погружаться в тонкости векторных операций.
Настраиваемая отчетность
Помимо упрощения запросов, Qarbine предлагает настраиваемые инструменты отчетности. Благодаря интеграции с платформами бизнес-аналитики (BI), Qarbine позволяет пользователям визуализировать и анализировать данные из Milvus в реальном времени. Аналитики могут создавать динамические отчеты и дашборды, извлекая ценные инсайты из неструктурированных данных, одновременно обеспечивая масштабируемость и производительность Milvus.
Архитектура приложения Qarbine с Milvus
Qarbine — это ориентированный на пользователя инструмент, который выступает платформой для аналитики данных и совместной работы, где могут взаимодействовать несколько заинтересованных сторон, таких как разработчики, аналитики и т. д. Его backend состоит из Node.js и Express. Он предоставляет модульные сервисные плагины, которые интегрируются с различными внешними AI- и облачными платформами, такими как Microsoft Azure, AWS, Hugging Face, OpenAI, Mistral AI и так далее. Такая модульность позволяет ему быть гибким и масштабируемым для адаптации к различным технологиям или сервисам. Кроме того, Qarbine также предлагает модульные драйверы данных, которые можно использовать для подключения к базе данных, такой как Milvus. Эти интеграции с Qarbine позволяют выполнять анализ и генерацию отчетов для различных AI-задач.
Упрощенные запросы Node.js с Qarbine
Базовый запрос извлечения Milvus
var milvusClient = new MilvusClient(options:ClientConfig)
milvusClient.query({
collection_name: COLLECTION_NAME,
filter: ‘id>0’,
output_fields: [‘vector’, ‘id’],
})
Базовый запрос векторного извлечения Milvus
milvusClient.search({
vector: [ … ],
collection_name: COLLECTION_NAME,
output_fields: [‘*’],
expr: “color in [‘pink_8682’, ‘red_9392’]”,
limit:5,
})
Продвижение GenAI-приложений с Milvus и Qarbine
Общий поток выполнения от векторной базы данных до получения результатов анализа
Общий поток выполнения для получения результатов анализа с Qarbine, OpenAI и Milvus
Динамический RAG-анализ
Что такое Retrieval Augmented Generation (RAG)?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это подход в обработке естественного языка (NLP), который объединяет методы на основе извлечения и методы на основе генерации для расширения возможностей языковых моделей. Цель состоит в повышении точности, релевантности и фактической достоверности генерируемого текста за счет использования внешних источников данных. Он работает на двух ключевых концепциях -
Методы на основе извлечения:
- Эти методы сосредоточены на извлечении релевантной информации из большого корпуса или базы знаний. Когда выполняется запрос, система ищет документы или данные, наиболее релевантные запросу, и извлекает их.
Методы на основе генерации:
- Методы на основе генерации предполагают создание текста с нуля на основе входных данных. Модели вроде GPT или другие модели на основе трансформеров используют предварительно усвоенные знания для генерации связных и контекстуально релевантных ответов.
Как работает RAG?
Когда модели задается вопрос или подаются входные данные, модуль извлечения ищет в базе знаний наиболее релевантные документы. Затем генератор использует извлеченное содержимое в качестве входного контекста для генерации окончательного ответа, обеспечивая релевантность информации.
Принцип работы RAG
Как можно реализовать RAG с Milvus и Qarbine?
Интеграция Milvus и Qarbine может открыть возможности для использования подходов GenAI, таких как RAG. Аналитики могут использовать Qarbine для ввода своих запросов, которые затем будут переданы в Milvus для получения контекстуально релевантных результатов. Это можно использовать в сценарии RAG, где извлеченные данные применяются для генерации окончательного ответа. Здесь Milvus, благодаря своим быстрым и эффективным операциям, служит идеальной базой данных для хранения и извлечения эмбеддингов. Qarbine, благодаря своей продвинутой аналитике, способен создавать содержательные отчеты или визуализации для более быстрого получения инсайтов и более динамичного принятия решений.
Эти интеграции очень полезны для таких приложений, как чат-боты, виртуальные помощники и системы вопросов и ответов.
Пример вывода динамического анализа RAG с Milvus и Qarbine
Интерактивный RAG с AI Assistant
С Qarbine также можно создать простое интерактивное приложение RAG с помощью его ассистента “Ask AI”. При нажатии на “Ask AI” в интерфейсе Qarbine откроется окно ввода, в котором можно ввести свой вопрос и указать, какая AI-модель должна выполнить задачу.
Например, рассмотрим реальный сценарий чат-бота. Чат-бот может запрашивать в Milvus прошлые взаимодействия с клиентами, извлекая векторные эмбеддинги, отражающие предыдущие разговоры. Используя эти данные, чат-бот может отвечать персонализированно, в человекоподобной манере, улучшая общий пользовательский опыт.
Интерактивный RAG с Milvus и Qarbine
Другие реальные варианты использования Milvus и Qarbine
Интеграция Milvus и Qarbine может иметь реальные применения в различных отраслях. Давайте рассмотрим некоторые из них.
Рекомендации товаров в электронной коммерции
Milvus может хранить векторные эмбеддинги, представляющие товары, взаимодействия пользователей и отзывы. Используя эти векторы, система может предоставлять персонализированные рекомендации товаров в реальном времени. Интерфейс Qarbine позволяет бизнес-аналитикам настраивать алгоритмы рекомендаций без необходимости понимать векторную базу данных, оптимизируя операции.
Прогнозное моделирование в здравоохранении
Milvus может хранить сложные медицинские данные, такие как МРТ-снимки, геномные данные и медицинские записи пациентов, в виде векторов. Затем эти данные могут анализироваться AI-моделями для прогнозирования сердечно-сосудистого риска, прогрессирования заболевания или даже рекомендации персонализированных планов лечения. Интерфейс Qarbine обеспечивает медицинским специалистам возможность получать доступ к этим данным и интерпретировать их осмысленным образом.
Рекомендация медиаконтента
В медиаиндустрии Milvus может хранить большие объемы эмбеддингов видео и изображений. Выполняя запросы к этим эмбеддингам, платформы могут предлагать рекомендации контента на основе предпочтений пользователей. Qarbine позволяет нетехническим сотрудникам создавать и изменять эти рекомендательные запросы без необходимости обращаться к инженерной команде.
Заключение
Интеграция Milvus и Qarbine представляет собой отличное решение для организаций, позволяющее управлять неструктурированными данными и извлекать из них аналитические сведения. Milvus, благодаря своим высокопроизводительным возможностям векторного поиска, и Qarbine, который упрощает процесс аналитики и отчетности, формируют платформу для создания передовых приложений GenAI. Такое сотрудничество повышает эффективность и предоставляет заинтересованным сторонам из различных отделов доступ к использованию возможностей ИИ без необходимости обладать глубокими техническими знаниями. Это сочетание может быть полезно для таких отраслей, как электронная коммерция, здравоохранение и медиа, предоставляя аналитические сведения в реальном времени, пригодные для практического применения, и способствуя динамичным процессам принятия решений.
Читать далее
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.
Introducing Zilliz MCP Server: Natural Language Access to Your Vector Database
Developers can easily manage and query vector databases with natural language via Zilliz MCP Server in AI-native environments.
Similarity Metrics for Vector Search
Exploring five similarity metrics for vector search: L2 or Euclidean distance, cosine distance, inner product, and hamming distance.