快速实现AI搜索！Fivetran 支持 Milvus 作为数据迁移目标

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