Центр интеграции векторных баз данных

Используйте плагин ChatGPT Retrieval Plugin с Zilliz Cloud и Milvus для получения более точных ответов.

Используйте модели Cohere для создания вкраплений

Векторные данные в реальном времени поступают в ваш экземпляр Zilliz Cloud

Создайте вкрапления для хранения в Zilliz Cloud.

Построение приложений с расширенным поиском и генерацией с помощью HayStack и Zilliz Cloud или векторной базы данных Milvus

Используйте LangChain для создания приложений Retrieval Augmented Generation (RAG) с вашими неструктурированными данными, хранящимися в Zilliz Cloud.

Интегрируйте Zilliz Cloud с LangChain, чтобы создавать LLM-приложения с семантическим поиском, RAG и контекстно-зависимым извлечением, используя гибкий фреймворк для оркестрации, цепочек и агентов.

Используйте LlamaIndex для создания приложений Retrieval Augmented Generation (RAG) с вашими неструктурированными данными, хранящимися в Zilliz Cloud или Milvus Vector Database.

Построение высокопроизводительных конвейеров Retrieval Augmented Generation (RAG) с помощью DSPy и Milvus или Zilliz Cloud

Zilliz Cloud и Vanna: Улучшение генерации SQL с помощью векторного поиска

Построение приложений на основе Ruby с дополненной генерацией с помощью LangChainRB и Zilliz Cloud или векторной базы данных Milvus

Используйте Ragas и Milvus или Zilliz Cloud для оценки ваших приложений RAG и GenAI

Интегрируйте FastGPT с Zilliz Cloud для создания систем контроля качества на основе знаний.

Наблюдаемость и аналитика для приложений, работающих на LLM

Создание чат-ботов с расширенным поиском и поколением с помощью watsonx Assistant и Milvus или Zilliz Cloud

Интеграция Zilliz Cloud и Camel для векторного поиска на основе искусственного интеллекта

Развертывание Milvus на контейнерных сервисах Snowpark от Snowflake

Используйте облако Airbyte и Zilliz / Milvus для поиска сходства по всем вашим данным

Создание и развертывание конвейеров LLM с помощью Langflow и векторной базы данных Zilliz Cloud

Получение векторов из неструктурированных данных в режиме реального времени

Получение данных в режиме реального времени для ваших приложений RAG с помощью Kafka

Выбирайте модели, размещенные на BentoML, для создания векторных вкраплений, которые можно хранить и извлекать из Zilliz Cloud.

Создайте более контролируемые рабочие процессы поиска в рамках конвейера RAG с помощью WhyHow и Milvus или Zilliz Cloud.

Построение агента Retrieval Augmented Generation (RAG), позволяющего использовать расширенное контекстное окно LLM с помощью letta и Milvus/Zilliz Cloud.

Использование .NET SDK с Milvus или Zilliz Cloud