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
Zilliz Cloud Update: Tiered Storage, Business Critical Plan, Cross-Region Backup, and Pricing Changes
This release offers a rebuilt tiered storage with lower costs, a new Business Critical plan for enhanced security, and pricing updates, among other features.
8 Latest RAG Advancements Every Developer Should Know
Explore eight advanced RAG variants that can solve real problems you might be facing: slow retrieval, poor context understanding, multimodal data handling, and resource optimization.
DeepSeek-VL2: Mixture-of-Experts Vision-Language Models for Advanced Multimodal Understanding
Explore DeepSeek-VL2, the open-source MoE vision-language model. Discover its architecture, efficient training pipeline, and top-tier performance.