Zilliz делает ИИ в реальном времени реальностью с Confluent
Сегодня мы рады объявить о нашей новой интеграции с Confluent Cloud. Пользователи Zilliz Cloud (и Open Source Milvus) теперь имеют простой доступ к потокам данных по всему своему бизнесу, чтобы создавать актуальную, контекстную и надежную базу знаний в реальном времени, питающую их AI-приложения. Платформа потоковой передачи данных Confluent соединяет устаревший и современный стек данных, обеспечивая непрерывную поставку готовых для AI данных для разработки сложных клиентских сценариев с постоянным пониманием того, что происходит в мире и в их бизнесе.
«Сочетание мощи векторной базы данных Zilliz с потоковой передачей данных Confluent в реальном времени сродни открытию нового измерения в AI. Речь не просто о более быстрых данных; речь о более умных, более контекстных взаимодействиях со скоростью мысли», — сказал генеральный директор Zilliz Чарльз Се.
Высокоценные, надежные AI-приложения требуют данных в реальном времени
AI в реальном времени нуждается в данных в реальном времени отовсюду. Потенциал AI в реальном времени раскрывается только тогда, когда у моделей есть все самые свежие контекстные данные, необходимые для своевременного ответа с максимально точной, релевантной и полезной информацией. Однако создание таких подключений к данным в реальном времени в локальных, мультиоблачных, публичных и частных облачных средах для сценариев использования AI — нетривиальная задача.
Традиционные инструменты интеграции и обработки данных основаны на пакетной обработке и негибки. Они создают неприемлемое количество тесно связанных соединений «точка-точка», которые трудно масштабировать и которым не хватает управления. В результате доступные данные оказываются устаревшими и низкой точности. Сложность получения доступа к высококачественным, готовым к использованию, контекстным и надежным данным в реальном времени не только снижает гибкость разработчиков, но и замедляет темпы инноваций в области AI.
Платформа потоковой передачи данных Confluent обеспечивает Zilliz данными в реальном времени
Zilliz и Confluent объединили усилия в рамках инновационного партнерства, чтобы переопределить AI в реальном времени. Используя producer- и consumer-API Kafka от Confluent, эта интеграция обеспечивает прием, парсинг и обработку данных в реальном времени в Zilliz Cloud. Сотрудничество позволит пользователям взаимодействовать с данными в реальном времени с помощью больших языковых моделей (LLM) для понимания и возможностей контекстного обучения. В отличие от традиционных рабочих процессов LLM, которые часто основаны на пакетной обработке или ограничены приложениями с одним экземпляром, эта интеграция привносит мощь потоковой обработки в генерацию с дополнением извлечением.
Интеграция Zilliz и Confluent открывает новые возможности для использования генеративного искусственного интеллекта (GenAI) в сценариях реального времени. Например, компании могут создавать приложения, обеспечивающие персонализированные ответы в реальном времени, повышая удовлетворенность клиентов и операционную эффективность. Другой пример — платформы генерации контента, которые могут извлекать пользу из данных в реальном времени для создания динамических, контекстно-зависимых статей или постов в социальных сетях. Наша предстоящая демонстрация (которую можно посетить на стенде AI на Current) позволяет пользователям взаимодействовать с постами в реальном времени из источников вроде Hacker News и служит доказательством концепции, которую разработчики могут расширить на различные контент-платформы. Это лишь несколько иллюстративных примеров, а поставка данных в реальном времени значительно расширяет возможности разработчиков для инноваций в широком спектре GenAI-приложений. Помимо GenAI, интеграция также улучшает традиционные сценарии использования AI, такие как рекомендательные системы и обнаружение аномалий, предлагая комплексный набор инструментов для AI в реальном времени.
С Confluent пользователи Zilliz могут устранять разрозненность данных, повышать повторное использование, улучшать гибкость инженерных команд и укреплять доверие во всей организации. В совокупности это позволяет большему числу команд безопасно и уверенно раскрывать весь потенциал всех своих данных с Zilliz.
Благодаря легкому доступу к потокам данных со всего бизнеса пользователи Zilliz теперь могут:
Создавать базу знаний в реальном времени
Создавайте единую базу знаний, агрегируя различные типы данных: от документов и изображений до аудиофайлов и многого другого.
Создавать управляемый, защищенный и надежный ИИ
Обеспечьте происхождение, качество и прослеживаемость данных, предоставляя всем вашим командам четкое понимание источника данных, их перемещения, преобразований и использования.
Экспериментировать, масштабироваться и внедрять инновации быстрее
Снижайте барьеры для инноваций по мере появления новых данных. Отделяйте данные от ваших инструментов data science и производственных AI-приложений, чтобы быстрее тестировать и создавать.
Zilliz и Confluent упрощают разработку AI-приложений в реальном времени
Наша новая интеграция с Confluent позволяет всем вашим командам использовать постоянно обогащаемую базу знаний в реальном времени, чтобы быстро масштабировать и создавать приложения с поддержкой ИИ на основе надежных потоков данных. Давайте посмотрим, как это работает:
Схема рабочего процесса интеграции Zilliz Confluent
Используя эту интеграцию, разработчики могут легко задействовать возможности данных в реальном времени, обеспечивая широкий спектр AI-приложений — от генерации контента до поддержки клиентов. Интеграция Zilliz и Confluent устраняет сложности, часто связанные с обработкой данных в реальном времени, позволяя вам сосредоточиться на самом важном: создании эффективных AI-решений. Общедоступная версия интеграции Confluent x Milvus/Zilliz все еще находится в тестировании.
Начало работы
Вас вдохновляют возможности ИИ в реальном времени с интеграцией Zilliz и Confluent? Сделайте следующий шаг, посетив нашу страницу интеграции, где вы найдете дополнительные сведения и ресурсы. Если вы еще не знакомы с Zilliz, вы можете начать бесплатно, зарегистрировавшись сегодня.
Еще не являетесь клиентом Confluent? Начните свою бесплатную пробную версию Confluent Cloud сегодня. Новые пользователи получают $400 для использования в течение первых 30 дней — кредитная карта не требуется.
Zilliz — лидер в области технологии векторных баз данных, предлагающий сверхбыструю платформу, которая обеспечивает в 10 раз более быстрый векторный поиск. Созданная на принципах cloud-native, Zilliz разработана как основа для приложений, которым требуется сложный поиск по сходству и использование возможностей GenAI, таких как генерация с дополненным поиском. С Zilliz разработчики могут бесшовно интегрировать расширенные функции поиска и извлечения данных в свои приложения, значительно улучшая как пользовательский опыт, так и производительность backend. Чтобы узнать больше, посетите www.zilliz.com.
Confluent — это платформа потоковой передачи данных, которая формирует принципиально новую категорию инфраструктуры данных, приводящую данные в движение. Cloud-native предложение Confluent является базовой платформой для данных в движении — оно разработано как интеллектуальная связующая ткань, позволяющая данным в реальном времени из множества источников постоянно передаваться по всей организации. С Confluent организации могут соответствовать новому бизнес-императиву: предоставлять насыщенный цифровой клиентский опыт на frontend и переходить к сложным, работающим в реальном времени, программно-управляемым операциям backend. Чтобы узнать больше, посетите www.confluent.io.
Читать далее
How to Choose the Best Embedding Model for RAG in 2026: 10 Models Benchmarked
We benchmarked 10 embedding models on cross-modal, cross-lingual, long-document, and dimension compression tasks. See which one fits your RAG pipeline.
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.
Build for the Boom: Why AI Agent Startups Should Build Scalable Infrastructure Early
Explore strategies for developing AI agents that can handle rapid growth. Don't let inadequate systems undermine your success during critical breakthrough moments.