dede网站地图修改,外国人做的甲骨文网站,做软件去哪个网站,专业网站建设服务报价Fivetran 现已支持 Milvus 向量数据库作为数据迁移的目标#xff0c;能够有效简化 RAG 应用和 AI 搜索中数据源接入的流程。 数据是 AI 应用的支柱#xff0c;无缝连接数据是充分释放数据潜力的关键。非结构化数据对于企业搜索和检索增强生成#xff08;RAG#xff09;聊天… Fivetran 现已支持 Milvus 向量数据库作为数据迁移的目标能够有效简化 RAG 应用和 AI 搜索中数据源接入的流程。 数据是 AI 应用的支柱无缝连接数据是充分释放数据潜力的关键。非结构化数据对于企业搜索和检索增强生成RAG聊天机器人等 AI 应用有着巨大价值。随着数据量的增长像 Milvus 这样的可扩展向量数据库对于高效搜索组织信息至关重要。 用于搜索的数据通常存储在各种地方如云存储、商业应用和关系型数据库中。常见的方法是将这些不同来源的数据合并到同一个存储库中将非结构化数据如文本转换为 Embedding 向量同时将元数据也一同存储在向量数据库中。这样一来AI 应用能够访问多种数据集并适应数据源的变化。 Fivetran 现已支持 Milvus 向量数据库作为数据迁移的目标有效简化了上述流程用户无需构建、维护和监控复杂的数据管道Data Pipeline。数据工程师只需轻击几下鼠标便可以创建快速、高效且可扩展的 AI 搜索解决方案更专注于创造业务价值而不是管理复杂的基础设施。 01. Milvus 和 Fivetran 如何为 AI 构建基础 Milvus 是一款高性能、高度可扩展的开源向量数据库。在 Kubernetes 上部署的单个 Milvus 集群可以处理数十亿向量数据。Zilliz Cloud 是全托管的 Milvus 服务增加了企业级特性如 RBAC 和 SOC2 安全合规认证并且自带专有的 Cardinal 向量搜索引擎性能更出色。Milvus 和 Zilliz Cloud 被广泛应用于语义搜索、RAG 和多模态搜索等应用中。构建 AI 搜索解决方案的一个挑战是如何将来自各种来源的数据 Ingest 到 Milvus 中以实现实时搜索。Fivetran 支持 Milvus 向量数据库作为数据迁移的目标简化了将任何来源的数据 Ingest 到 Milvus 的流程帮助企业免去管理传输的麻烦更高效地分析数据。通过利用 Milvus 的高级向量搜索功能和简化的数据传输流程开发者可以快速构建AI 应用充分利用其组织来自多样数据源的数据 。 使用 Fivetran 的 Milvus 目标您可以 通过 Fivetran 连接器Connector将超过 500 个数据来源的数据 Ingest 到 Milvus/Zilliz Cloud 中。使用 OpenAI Embedding 模型简化非结构化数据的提取、加载和向量化流程。通过结构化数据列实现在向量搜索过程中进行元数据过滤。构建近实时的搜索功能支持增量数据同步。 02. Fivetran 的 Partner SDK构建自定义连接器和目标 Fivetran 的 Partner SDK 使技术供应商能够为其服务创建源或目标连接器并与 Fivetran 的自动化数据移动平台无缝集成。Partner SDK 的关键优势包括 灵活的开发语言基于 gRPC 的 SDK 允许使用任何支持的编程语言编写源和目标连接器为开发者提供灵活性以便在他们选择的语言中重用或编写新代码。降低复杂性通过模板和本地测试环境第三方供应商可以轻松测试和部署连接器。数据平台的新机遇SDK 为产品开辟了新渠道允许数据仓库、数据湖和存储平台轻松访问 Fivetran 的 500 多个连接器。 Zilliz 是 Milvus 背后的原厂通过将其向量数据库操作紧密映射到 Fivetran 的关系型更新模型构建了与 Fivetran 的集成。他们还简化了第三方解决方案的使用流程例如通过 OpenAI Embedding 服务在 Ingestion 过程中生成向量。 03. AI 搜索演示 非结构化数据虽然通常最有价值但也是最具挑战性的数据类型。借助 Fivetran 和 Milvus企业可以快速且轻松地构建 AI 驱动的搜索工具从丰富的数据集中获取洞察。 Fivetran 的全托管连接器可以自动、可靠且安全从主要的商业应用中传输数据且支持 Schema 迁移。例如一家公司想要为其 Slack 消息构建一个内部搜索工具。使用 Fivetran 的 Slack 连接器数据首先被复制并以规范化格式存储在数仓或 data lakehouse如 Snowflake中。然后可以反范式化、连接、分块和转换这些数据之后可以通过 Fivetran 的 Snowflake 源连接器连接到 Milvus。只需将文本块存储在名为 original_text 的列中Milvus 目标就会自动调用 OpenAI Embedding 服务为文本生成向量。向量与所有其他标签一起作为标量字段存储在 Milvus 中随后通过向量相似性搜索和元数据过滤实现高效的语义搜索。 04. 总结 新推出的 Fivetran 的 Milvus 目标连接器进一步扩展了 AI 领域中的数据范围实现了对多种数据源数据进行语义搜索。通过将来自多种数据库/数仓和商业应用的源数据 Ingest 到 Milvus 向量数据库这种集成使得 AI 工作流变得更加轻松高效。欢迎根据设置说明使用 Fivetran 的 Milvus 目标连接器。 作者介绍 陈将 Zilliz 生态和 AI 平台负责人 推荐阅读
