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LlamaIndex | 使用 Zilliz Cloud 和 Milvus 向量数据库构建 RAG 应用

集成 LlamaIndex，使用 Zilliz Cloud 或 Milvus 向量数据库存储非结构化数据，赋能 RAG 应用

通过 Ruby SDK 访问 Milvus 和 Zilliz Cloud

使用 Ruby SDK 进行向量相似性搜索

使用 Milvus 和 FiftyOne，构建高效的视觉数据搜索系统

借助 Zilliz Cloud 和 Milvus 赋能 ChatGPT 检索插件，实现高效精准查询

使用 Cohere 模型生成 Embedding 向量

使用 Cohere 模型为非结构化数据生成 Embedding 向量，然后将数据存储在 Zilliz Cloud 或 Milvus 向量数据库中。

RAG 应用不可或缺的实时数据注入

通过集成 Confluent，您可以利用 Zilliz Cloud（托管版 Milvus）和 Confluent Kafka 实现数据的实时插入、解析和处理，从而减少 LLM 中的幻觉。利用最新数据和上下文信息，增强用户体验。

集成 LangChain，使用 Zilliz Cloud 或 Milvus 向量数据库存储非结构化数据，赋能 RAG 应用

利用 Python SDK 管理 Milvus 或 Zilliz Cloud

PyMilvus 极大简化了 AI 应用程序的构建，使向量相似性搜索和各类 AI 任务更加便捷。