Zilliz和Azure OpenAI革新搜索技术
在AI开发中,Zilliz和Azure OpenAI之间出现了一种新的集成。它们共同重新定义了相似性搜索和语义搜索的格局,赋予它们显著的速度、智能和保障措施。让我们探索这种尖端技术的融合。
从OpenAI到Azure OpenAI:通往生成性AI的门户
Azure OpenAI服务是基于OpenAI的微软提供的产品。微软选择OpenAI是因为它在人工智能领域是领导者,在自然语言处理(NLP)和图像生成方面取得了领先进步。它为开发人员提供了访问一系列生成性AI模型的全面套件,如GPT-4、带视觉的GPT-4 Turbo、GPT-3.5-Turbo、嵌入模型和通过最基本但功能强大的方法为开发人员提供自定义模型 - 通过其REST API、Python SDK或Azure OpenAI Studio网页界面,使开发人员免于自己构建、托管这些模型。这些多功能模型支持各种任务,包括内容生成、图像理解和自然语言处理,实现超越传统期望的沉浸式体验。
将Azure OpenAI与Zilliz集成,可以转变通常在检索增强生成(RAG)应用程序中使用的搜索技术,提高搜索应用程序的性能、智能、效率和适应性。Azure OpenAI的先进生成性AI功能与Zilliz的可扩展搜索解决方案之间的协同作用,带来了增强的AI搜索功能和高级数据检索,满足开发人员对无缝AI模型集成和可扩展搜索解决方案的需求。
此外,Azure OpenAI通过额外的功能增强了其产品,如私有网络、区域可用性和负责任的AI内容过滤,保持了Microsoft Azure的高标准安全性。开发人员受益于由Azure OpenAI服务的REST API提供的安全可靠的环境,该环境提供对OpenAI的嵌入模型系列和Zilliz的向量数据库的访问,支持广泛的AI驱动应用程序,并促进生成性AI和AI搜索技术方面的创新解决方案。
Zilliz:高级搜索的支柱
Zilliz Cloud是建立在Milvus向量数据库平台上的托管服务,旨在简化部署、管理和扩展向量数据库的复杂性。用户可以利用Milvus强大的向量搜索功能,而无需承担管理基础设施的负担,这非常适合需要强大、可扩展的AI和ML应用程序解决方案的行业。
Zilliz是针对大规模高维向量数据管理的专用数据管理系统。它提供用户友好的接口,如SDK和RESTful API,并支持超出基本向量相似性搜索的复杂查询处理。它高效地管理动态更新,同时确保安全性、可扩展性和可用性。
与Azure OpenAI合作,Zilliz通过将高级向量数据库技术与生成性AI模型集成,增强了AI应用程序的性能,提高了搜索结果的准确性、相关性和上下文理解。
数据科学和AI应用程序对非结构化数据的日益依赖推动了对Zilliz向量数据库解决方案的需求。来自图像、视频、文本、医疗记录和房地产的数据激增主要是由智能手机、IoT设备和社交媒体的广泛使用推动的。机器学习的进步已将非结构化数据转化为结构化的特征向量或嵌入,这对数据分析至关重要。
这些嵌入在各种平台的推荐系统中得到了广泛使用:YouTube使用向量对视频进行分类,Airbnb用来表示房产,生物科学家用来描述药物发现中的分子结构。这展示了Zilliz技术在处理和分析大规模向量数据方面的广泛适用性和效率。
为AI搜索构建架构:为可扩展搜索解决方案提供动力
Zilliz旨在满足现代AI应用程序的独特需求,提供一个可扩展的向量数据管理系统。它通过几个关键特性增强了能力: 查询处理:
Zilliz擅长快速处理大规模向量数据的查询,并高效地管理动态更新,如插入和删除。
它提供高级查询选项,如属性过滤(颜色、大小、类型),并处理多种向量类型,超出简单的相似性搜索,包括视觉轮廓和姿势上下文向量。
该平台集成了标准相似性函数,如欧几里得距离、内积、余弦相似性、汉明距离和杰卡德距离,以实现有效的向量相似性探索。
Zilliz为各种编程语言(Python、Java、Go、C++)提供开发人员友好的SDK接口,并支持RESTful API,适用于Web应用程序。
索引: 对向量查询处理至关重要,Zilliz具有先进的索引和检索机制,专门用于管理高维数据的复杂性。该系统设计灵活,适应新索引类型的定期引入,以增强功能。
它的自动索引迎合了多样化的用例,并允许开发人员以最小的管理麻烦获得常用基于量化的索引(IVF_SQ8、IVF_PQ)和基于图的索引(HNSW、CAGRA)的好处。
数据和存储管理: 系统通过高效的数据修改支持动态数据管理,并提供快照隔离,以在读写操作之间保持一致的视图,避免干扰。
Zilliz是高级向量数据搜索的基础平台,能够处理复杂和要求严格的相似性搜索场景。它提供了强大的数据存储、复杂的索引选项和全面的相似性度量和检索机制,使开发人员能够创建可扩展和高效的AI驱动搜索解决方案。
在开发人员的手中,Zilliz成为了创新的创造性平台,增强了电子商务搜索体验,并彻底改革了可扩展搜索解决方案。凭借其尖端能力,Zilliz正在推动搜索技术的可能性边界,塑造这一领域的未来。
高级数据检索:打造快速、智能的AI搜索
嵌入是一种数据表示格式,它有效地编码了文本的语义含义,供机器学习模型和算法使用。它由一个包含浮点数的向量组成,其中两个向量之间的空间关系对应于它们所代表的文本之间的语义相似性。例如,相似的文本将具有紧密对齐的向量表示。
Zilliz向量数据库利用这些嵌入进行高速向量相似性搜索,有效管理并存储嵌入。这些嵌入模型特别针对不同任务量身定制:相似性嵌入检测文本之间的语义相似性,文本搜索嵌入评估较长文档对较短查询的相关性,代码搜索嵌入适合整合代码片段和自然语言查询。这种能力允许机器学习通过捕获向量空间内的语义关系来处理大型数据集,实现文本段之间的精确相似性评估。
OpenAI提供学习模型,将非结构化数据转换为嵌入,并将其存储在像Zilliz Cloud或开源Milvus这样的向量数据库中。OpenAI Cookbook提供了生成嵌入并将数据存储在Milvus中的说明。OpenAI还构建了插件支持,帮助像Zilliz这样的组织构建开源检索插件,允许开发人员使用它与ChatGPT一起创建自定义知识库检索解决方案(RAG)。然后,OpenAI嵌入可以存储在像Milvus或Zilliz这样的向量数据库中,以支持"RAG应用程序的检索部分"。此外,结果和搜索查询被发送为提示,允许OpenAI LLM生成适当的响应。
探索Zilliz和Azure OpenAI的集成突出了它们在架构设计上的结合优势,这对于增强数据集成和查询处理以及确保可扩展性、安全性和合规性至关重要——在数据保护至关重要的行业中尤其如此。这些技术之间的协同作用以战略精确性发挥其强大的能力,为成功的AI驱动搜索应用程序奠定了基础,其中技术进步和精心执行都至关重要。
在AI驱动的搜索中,架构是成功的基石。仅仅拥有强大的技术还不够;我们还必须精确而有远见地运用它们。这就是Zilliz和Azure OpenAI合作真正闪耀的地方。
赋能创新者:开发人员工具和资源
Zilliz提供全面的指导,包括工具、SDK和资源,帮助开发人员将Zilliz与Azure OpenAI集成,简化创建定制AI搜索应用程序的过程。我们鼓励开发人员探索和尝试这些技术,得到了广泛的文档、教程和社区论坛的支持,以促进协作。
从正确的工具开始对创新至关重要。Zilliz Cloud在Azure Cloud和Azure Marketplace上提供这一支持,通过有效部署和管理向量数据库工作负载。对于新手,这里有一份初学者指南,介绍如何将Zilliz Cloud与Azure Marketplace连接:初学者指南将Zilliz Cloud与Azure Marketplace连接。这种集成在Microsoft的云生态系统中标志着向前迈出了重要一步,增强了向量搜索和AI应用程序的工具,并利用Azure的高级AI服务,如Semantic Kernel,促进智能、创新解决方案的发展。
对于希望在搜索技术方面领先的开发人员,Zilliz网站上有大量资源可用,包括SDK和详细文档,以及Milvus社区,所有这些都是为了鼓励协作和进一步探索。
您还可以查看Zilliz的Microsoft合作伙伴关系和解决方案实现上的.NET SDK,例如Zilliz的OpenAI合作伙伴页面上的ChatGPT检索插件与Zilliz和Milvus。
Azure也为使用Azure OpenAI的开发人员提供了大量支持,包括使用Azure OpenAI服务REST API的实用指南,以及了解其嵌入API如何利用余弦相似性进行文本分析和文档搜索。
有了Zilliz和Azure OpenAI作为创新合作伙伴,我们准备重新定义AI驱动搜索的界限,为发现和进步开辟新的可能性。
AI时代的隐私:吸取的教训
当我们探索AI的广阔可能性时,重要的是要记住数据安全的重要性
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