Milvusデモハブ：AIを活用したベクトル検索の実例をご覧ください。

ベクトル検索に興味がありますか？AIによる画像検索、マルチモーダル検索、RAG(Retrieval-Augmented Generation)、化学構造検索をMilvusがどのようにパワーアップしているか、これらのハンズオンデモをお試しください。

Function Chainによるマルチフェーズ・リランキング
Milvus 3.0のXGBoost RerankerとFunction Chainを使って、EC向けのカスタムランキングロジックを構築します。
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StructArrayによる自動運転データのキュレーション
動画クリップと複数のキーフレームからなるネストされたオブジェクトを、両レベルのラベルとともにStructArrayとして保存し、どちらのレベルでも柔軟に検索できます。
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EmbeddingListによるPDFのビジュアル検索
ColPali系モデルを用いてMilvusでマルチベクトル検索をネイティブに実装し、NASAハンドブックのページをMAX_SIMでランク付けします。
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マルチモーダル画像検索
クエリ画像とテキスト指示を組み合わせたビジュアルセマンティック検索。
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検索強化型生成（RAG）
Ask AIは、Milvusのドキュメントとヘルプ記事用のRAGチャットボットです。検索を動作させるベクトルデータベースはZilliz Cloud（完全管理型Milvus）です。
構築方法を学ぶ
化学構造検索
指定された分子の類似検索、部分構造検索、または超構造検索を稲妻のような速さで実行します。