Революция в поиске с Zilliz и Azure OpenAI
В разработке ИИ появилась новая интеграция между Zilliz и Azure OpenAI. Вместе они переопределяют ландшафт поиска по сходству и семантического поиска, наделяя их впечатляющей скоростью, интеллектуальностью и средствами защиты. Давайте рассмотрим это слияние передовых технологий.
От OpenAI к Azure OpenAI: шлюз к генеративному ИИ
Сервис Azure OpenAI — это предложение Microsoft, основанное на OpenAI. Microsoft выбрала OpenAI, поскольку она является лидером в области искусственного интеллекта, продвигая достижения в обработке естественного языка (NLP) и генерации изображений. Он предоставляет разработчикам доступ к комплексному набору моделей генеративного ИИ, таких как GPT-4, GPT-4 Turbo with Vision, GPT-3.5-Turbo, модели Embeddings и пользовательские модели, через самый базовый, но мощный для разработчиков подход — через REST API, Python SDK или веб-интерфейс Azure OpenAI Studio, освобождая разработчика от необходимости самостоятельно создавать и размещать эти модели. Эти универсальные модели поддерживают различные задачи, включая генерацию контента, понимание изображений и обработку естественного языка, обеспечивая иммерсивный опыт, превосходящий традиционные ожидания.
Интеграция Azure OpenAI с Zilliz преобразует поисковую технологию, часто используемую в приложениях Retrieval-Augmented Generation (RAG), повышая производительность, интеллектуальность, эффективность и адаптивность поисковых приложений. Эта синергия между передовыми возможностями генеративного ИИ Azure OpenAI и масштабируемыми поисковыми решениями Zilliz приводит к расширенным функциям ИИ-поиска и усовершенствованному извлечению данных, отвечая потребностям разработчиков в бесшовной интеграции моделей ИИ и масштабируемых поисковых решениях.
Кроме того, Azure OpenAI расширяет свои предложения дополнительными функциями, такими как частные сети, региональная доступность и ответственная фильтрация контента ИИ, поддерживая высокие стандарты безопасности Microsoft Azure. Разработчики получают преимущества от безопасной и надежной среды, предоставляемой REST API Azure OpenAI Service, который дает доступ к серии моделей embeddings OpenAI и векторной базе данных Zilliz, поддерживая широкий спектр приложений на основе ИИ и способствуя инновационным решениям в технологиях генеративного ИИ и ИИ-поиска.
Zilliz: основа расширенного поиска
Zilliz Cloud — это управляемый сервис, построенный на платформе векторной базы данных Milvus, предназначенный для упрощения сложностей развертывания, управления и масштабирования векторных баз данных. Пользователи могут использовать мощные возможности векторного поиска Milvus без необходимости управлять инфраструктурой, что делает его идеальным для отраслей, которым требуются надежные, масштабируемые решения для приложений ИИ и ML.
Zilliz — это специализированная система управления данными, оптимизированная для управления высокоразмерными векторными данными в крупном масштабе. Она предлагает удобные интерфейсы, такие как SDK и RESTful APIs, и поддерживает сложную обработку запросов, выходящую за рамки базового поиска по векторному сходству. Она эффективно управляет динамическими обновлениями, обеспечивая безопасность, масштабируемость и доступность.
В партнерстве с Azure OpenAI Zilliz улучшает приложения ИИ, интегрируя передовую технологию векторных баз данных с моделями генеративного ИИ, повышая точность, релевантность и контекстуальное понимание результатов поиска.
Растущая зависимость от неструктурированных данных в науке о данных и приложениях ИИ стимулирует спрос на решения векторных баз данных Zilliz. Этот всплеск данных из изображений, видео, текста, медицинских записей и недвижимости в значительной степени обусловлен широким использованием смартфонов, устройств IoT и социальных сетей. Достижения в машинном обучении преобразовали неструктурированные данные в структурированные векторы признаков или embeddings, что имеет решающее значение для аналитики данных.
Эти эмбеддинги широко используются в рекомендательных системах на различных платформах: YouTube использует векторы для категоризации видео, Airbnb — для представления объектов недвижимости, а биологи — для описания молекулярных структур при разработке лекарств. Это демонстрирует широкую применимость и эффективность технологии Zilliz в обработке и анализе векторных данных в масштабе.
Архитектура для AI Search: топливо для будущего масштабируемых поисковых решений
Zilliz разработан для удовлетворения уникальных требований современных AI-приложений с помощью масштабируемой системы управления векторными данными. Он расширяет возможности благодаря нескольким ключевым функциям:
Обработка запросов:
Zilliz отлично справляется с быстрой обработкой запросов к крупномасштабным векторным данным и эффективно управляет динамическими обновлениями, такими как вставки и удаления.
Он предлагает расширенные варианты запросов, такие как фильтрация по атрибутам (цвет, размер, жанр), и обрабатывает несколько типов векторов помимо простого поиска по сходству, включая векторы визуального профиля и контекста позы.
Платформа включает стандартные функции сходства, такие как евклидово расстояние, скалярное произведение, косинусное сходство, расстояние Хэмминга и расстояние Жаккара, чтобы обеспечить эффективное исследование векторного сходства.
Zilliz предоставляет удобные для разработчиков SDK-интерфейсы для различных языков программирования (Python, Java, Go, C++) и поддерживает RESTful API для веб-приложений.
Индексация:
Критически важный для обработки векторных запросов, Zilliz включает расширенные механизмы индексации и извлечения, адаптированные для управления сложностями высокоразмерных данных. Эта система спроектирована гибкой, позволяя регулярно вводить новые типы индексов для расширения функциональности.
Его auto-index подходит для разнообразных сценариев использования и позволяет разработчику получать преимущества широко используемых индексов на основе квантования (IVF_SQ8, IVF_PQ) и графовых индексов (HNSW, CAGRA) без сложностей управления.
Управление данными и хранилищем:
- Система поддерживает динамическое управление данными посредством эффективных модификаций данных и предлагает изоляцию снимков для поддержания согласованного представления между операциями чтения и записи без взаимного влияния.
Zilliz — это фундаментальная платформа для продвинутого поиска по векторным данным, оснащенная для обработки сложных и требовательных сценариев поиска по сходству. Она предлагает надежное хранилище данных, сложные варианты индексации, а также комплексные метрики сходства и механизмы извлечения, позволяя разработчикам создавать масштабируемые и эффективные поисковые решения на основе AI.
В руках разработчиков Zilliz становится творческой платформой для инноваций, улучшая поисковый опыт в e-commerce и революционизируя масштабируемые поисковые решения. Благодаря своим передовым возможностям Zilliz расширяет границы возможного в поисковых технологиях, формируя будущее этой области.
Продвинутое извлечение данных: создание быстрого, интеллектуального AI Search
Эмбеддинг — это формат представления данных, который эффективно кодирует семантическое значение текста для использования моделями и алгоритмами машинного обучения. Он состоит из вектора, содержащего числа с плавающей точкой, где пространственная связь между двумя векторами соответствует семантическому сходству между текстами, которые они представляют. Например, похожие тексты будут иметь близко согласованные векторные представления.
Zilliz Vector Database использует эти эмбеддинги для выполнения высокоскоростного поиска векторов по сходству, эффективно управляя эмбеддингами и сохраняя их. Эти модели эмбеддингов специально адаптированы для отдельных задач: эмбеддинги сходства выявляют семантическое сходство между текстами, эмбеддинги текстового поиска оценивают релевантность более длинных документов более коротким запросам, а эмбеддинги поиска по коду адаптированы для интеграции фрагментов кода и запросов на естественном языке. Эта возможность позволяет машинному обучению обрабатывать большие наборы данных, фиксируя семантические связи в векторном пространстве и обеспечивая точную оценку сходства между текстовыми сегментами.
OpenAI предоставляет обучающие модели, которые преобразуют неструктурированные данные в эмбеддинги и сохраняют их в векторной базе данных, такой как Zilliz Cloud или open-source Milvus. OpenAI Cookbook предоставляет инструкции по созданию эмбеддингов и сохранению данных в Milvus. OpenAI также встроила поддержку плагинов, которые помогают таким организациям, как Zilliz, создавать open-source плагины извлечения, позволяющие разработчикам использовать их с ChatGPT для создания пользовательского решения для извлечения из базы знаний (RAG). Затем эмбеддинги OpenAI могут быть сохранены в векторной базе данных, такой как Milvus или Zilliz, для поддержки «части извлечения» приложения RAG. Кроме того, результаты и поисковый запрос отправляются в качестве промпта, чтобы позволить OpenAI LLM сгенерировать подходящий ответ.
Изучение интеграции Zilliz и Azure OpenAI подчеркивает их совместные преимущества в архитектурном проектировании, которые имеют решающее значение для улучшения интеграции данных и обработки запросов, а также обеспечения масштабируемости, безопасности и соответствия требованиям — жизненно важных факторов в отраслях, где защита данных критически важна. Синергия между этими технологиями использует их мощные возможности со стратегической точностью, закладывая основу для успешных поисковых приложений на базе ИИ, где необходимы как технологический прогресс, так и тщательное выполнение.
В поиске на базе ИИ архитектура является краеугольным камнем успеха. Недостаточно иметь в распоряжении мощные технологии; мы также должны применять их с точностью и дальновидностью. Именно здесь сотрудничество между Zilliz и Azure OpenAI действительно проявляет себя.
Расширение возможностей новаторов: инструменты и ресурсы для разработчиков
Zilliz предлагает комплексные рекомендации по инструментам, SDK и ресурсам, чтобы помочь разработчикам интегрировать Zilliz с Azure OpenAI, упрощая создание пользовательских поисковых приложений на базе ИИ. Мы призываем разработчиков изучать и экспериментировать с этими технологиями при поддержке обширной документации, руководств и форумов сообщества для совместной работы.
Начало с правильных инструментов крайне важно для инноваций. Zilliz Cloud на Azure Cloud и Azure Marketplace способствует этому, эффективно развертывая рабочие нагрузки векторных баз данных и управляя ими. Для новичков здесь доступно руководство для начинающих по подключению Zilliz Cloud к Azure Marketplace: Руководство для начинающих по подключению Zilliz Cloud к Azure Marketplace. Эта интеграция знаменует значительный шаг вперед в облачной экосистеме Microsoft, расширяя инструменты для векторного поиска и приложений ИИ и используя передовые сервисы ИИ Azure, такие как Semantic Kernel, для содействия разработке умных, инновационных решений.
Для разработчиков, стремящихся лидировать в поисковых технологиях, на сайте Zilliz доступно множество ресурсов, включая SDK и подробную документацию, а также в сообществе Milvus, и все они предназначены для поощрения сотрудничества и дальнейшего изучения.
Вы также можете ознакомиться с .NET SDK в рамках партнерства Zilliz с Microsoft и реализациями решений, такими как плагин retrieval для ChatGPT с Zilliz и Milvus, на странице Zilliz партнерства с OpenAI.
Azure также предоставляет существенную поддержку разработчикам, использующим Azure OpenAI, включая практические руководства по использованию REST API Azure OpenAI Service и пониманию того, как его API embeddings использует косинусное сходство для анализа текста и поиска документов.
С Zilliz и Azure OpenAI как партнерами в инновациях мы готовы переопределить границы поиска на базе ИИ, открывая новые возможности для открытий и прогресса.
Конфиденциальность в эпоху ИИ: извлеченные уроки
Исследуя широкие возможности ИИ, важно помнить о значимости безопасности данных, что подчеркивают такие инциденты, как утечка данных Samsung. Это событие служит суровым напоминанием о том, что обеспечение безопасности, конфиденциальности и соответствия требованиям имеет первостепенное значение, особенно в эпоху повышенного внимания к конфиденциальности данных.
Чтобы защититься от неправомерного использования и непреднамеренных последствий, Microsoft внедрила несколько мер:
Требование определенных сценариев использования: Заявители должны продемонстрировать четко определенные цели использования ИИ.
Соблюдение принципов ответственного ИИ: Интеграция принципов Microsoft для ответственного использования ИИ.
Поддержка с помощью фильтров контента: Предоставляются фильтры контента для улучшения поддержки клиентов.
Руководство по внедрению ИИ: Предоставление подробных рекомендаций по внедрению для подключенных клиентов.
В соответствии с Microsoft Azure, Zilliz Cloud взяла на себя обязательство обеспечить надежную безопасность данных посредством нескольких ключевых улучшений:
Контроль над политиками данных: Обеспечение того, чтобы политики безопасности, конфиденциальности и соответствия требованиям предоставляли клиентам полный контроль над доступом к данным, согласуясь с их стандартами управления и нормативными требованиями.
Конфиденциальность благодаря шифрованию: Данные в состоянии покоя и при передаче защищены с помощью комплексного шифрования по протоколу TLS, с возможностью использования подключений Private Link, чтобы предотвратить передачу данных через публичный интернет.
Управление идентификацией и доступом: Развертывание сложных механизмов контроля, включая Role-Based Access Control (RBAC) и OAuth 2.0, для централизованных возможностей Single Sign-On (SSO), поддерживающих строгое соблюдение нормативных требований.
Гарантированная доступность и резервное копирование: AutoScale настраивает ресурсы по мере необходимости для масштабируемости и доступности, дополняясь надежными системами резервного копирования и восстановления для обеспечения целостности данных и быстрого восстановления после инцидентов.
Утечка данных Samsung подчеркивает серьезные риски недостаточной безопасности в приложениях ИИ, акцентируя, что защита конфиденциальности является обязательной, а не опциональной.
Благодаря функциям безопасности корпоративного уровня Zilliz и комплексной системе соответствия требованиям Azure OpenAI разработчики могут создавать решения, которые являются безопасными и соответствуют нормативным стандартам, обеспечивая основу доверия и надежности.
Прокладывая путь вперед: формируя поиск завтрашнего дня
Интеграция Zilliz и Azure OpenAI знаменует начало трансформационного этапа в поисковых технологиях. Это партнерство ставит разработчиков на передний край революционной эпохи, предоставляя им передовые инструменты, расширяющие рамки достижимого. С Azure OpenAI и Zilliz они могут формировать будущее поиска — создавая увлекательные, инновационные возможности, которые одновременно восхищают и вдохновляют пользователей.
Дальнейший путь с этими технологиями наполнен захватывающими возможностями, переопределяя ландшафт поисковых технологий и раскрывая новый потенциал в том, как мы используем данные и взаимодействуем с ними.
Читать далее
Will Amazon S3 Vectors Kill Vector Databases—or Save Them?
AWS S3 Vectors aims for 90% cost savings for vector storage. But will it kill vectordbs like Milvus? A deep dive into costs, limits, and the future of tiered storage.
How to Build an Enterprise-Ready RAG Pipeline on AWS with Bedrock, Zilliz Cloud, and LangChain
Build production-ready enterprise RAG with AWS Bedrock, Nova models, Zilliz Cloud, and LangChain. Complete tutorial with deployable code.
Similarity Metrics for Vector Search
Exploring five similarity metrics for vector search: L2 or Euclidean distance, cosine distance, inner product, and hamming distance.