📄️OpenAI

本页讨论向量数据库与 OpenAI 的 Embedding API 的集成。

📄️Cohere

本页说明了如何使用 Milvus 作为向量数据库和 Cohere 作为嵌入系统，创建基于 SQuAD 数据集的问题解答系统。

本教程展示了如何使用 Hugging Face 作为数据加载器和嵌入生成器进行数据处理，并使用 Milvus 作为向量数据库进行语义搜索，从而构建一个问题解答系统。

本页演示如何使用 PyTorch 和 Milvus 创建图像搜索

本页讨论如何使用 Milvus 进行电影搜索

本页讨论向量数据库与 VoyageAI 的 Embedding API 的集成。

本指南演示了如何使用 Jina 嵌入和 Milvus 进行相似性搜索和检索任务。

了解如何通过将 Twelve Labs 用于生成多模态嵌入的 Embedding API 与 Milvus 集成来创建语义视频搜索应用程序。它涵盖了从设置开发环境到实现混合搜索和时态视频分析等高级功能的整个过程，为构建复杂的视频内容分析和检索系统奠定了全面的基础。

本指南演示了如何使用 BentoCloud 上的开源 Embedding 模型和大语言模型与 Milvus 向量数据库来构建检索增强生成（RAG）应用程序。

在本教程中，我们将演示如何使用 EmbedAnything 和 Milvus 一起构建 RAG Pipeline。EmbedAnything 使用可插拔的适配器系统，而不是与任何特定数据库紧密耦合，适配器作为封装器，定义了嵌入数据的格式化、索引和在目标向量存储中的存储方式。