Milvus AI Function membungkus pemanggilan model sebagai Collection Function dan antarmuka REST, memungkinkan Anda memproses teks, gambar, video, dan audio selama ingest data, pengambilan, atau alur kerja bisnis tanpa perlu mengelola pipeline pemanggilan model terpisah. Fungsi AI mencakup skenario AI umum, termasuk penyematan (embedding), penyusunan ulang (reranking), pemahaman dan pembuatan konten, produksi media, pemrosesan batch, serta deteksi keamanan.
Skenario umum
Multi-modal retrieval and RAG — Hasilkan embedding untuk teks, gambar, dan video, lalu susun ulang kandidat yang telah diambil.
Content understanding and processing — Hasilkan judul, terjemahan, ringkasan, klasifikasi, hasil analisis sentimen, kata kunci, entitas, dan tag terstruktur.
Media production — Transkripsikan rekaman layanan pelanggan, edit gambar produk, atau buat dan kueri tugas generasi video.
Batch and safety governance — Jalankan inferensi batch asinkron pada aset historis dan aktifkan deteksi keamanan pada tahap input atau output pemanggilan model.
Arsitektur
Data input dan layanan model masuk ke lapisan kemampuan Milvus AI Function. Berdasarkan jenis fungsinya, lapisan ini mengembalikan embedding, informasi terstruktur, teks yang dihasilkan, atau URL media untuk digunakan oleh sistem pencarian, produksi konten, dan sistem bisnis.
Fungsi AI yang Didukung
Tabel berikut mencantumkan semua Fungsi AI. Kolom model mencantumkan jenis model dan model representatifnya. Model yang tersedia bergantung pada konfigurasi Provider di sisi server.
| AI Function | Description | Input modality | Supported model types/representative models |
| AI_EMBEDDING | Mengonversi konten menjadi vektor padat untuk pencarian semantik, RAG, pengelompokan, rekomendasi, dan pengambilan gambar-teks. | Text, image, video | Text embedding:text-embedding-v4; Multi-modal embedding:qwen3-vl-embedding,tongyi-embedding-vision-plus. |
| AI_EMBEDDING_CACHE | Menggunakan kembali vektor dari cache Redis berbasis exact-match untuk teks yang berulang, sehingga mengurangi latensi embedding dan penggunaan model. | Text | Text embedding:text-embedding-v4,text-embedding-v3. |
| AI_RERANK | Memberikan skor dan menyusun ulang kueri terhadap kandidat teks, gambar, atau video yang telah diambil. | Text, image, video | Text reranking:qwen3-rerank; Multi-modal reranking:qwen3-vl-rerank. |
| AI_TEXT_TRANSFORM | Menghasilkan judul, copy, tag, atau hasil pelengkapan bidang baris demi baris berdasarkan prompt. | Text | Text models:qwen3.7-max,deepseek-v4-pro,deepseek-v4-flash. |
| AI_TRANSLATE | Menerjemahkan teks ke dalam bahasa target yang ditentukan. | Text | Text models:qwen3.7-max,deepseek-v4-pro,deepseek-v4-flash. |
| AI_SIMILARITY | Membandingkan kemiripan semantik pasangan teks dan mengembalikan skor dari 0 hingga 1. | Text | Text models:qwen3.7-max,deepseek-v4-pro,deepseek-v4-flash. |
| AI_PII_MASK | Mengidentifikasi dan menyamarkan informasi sensitif pribadi dalam teks. | Text | Text models:qwen3.7-max,deepseek-v4-pro,glm-5.2. |
| AI_SUMMARIZATION | Memadatkan teks, gambar, atau video menjadi ringkasan singkat. | Text, image, video | Text models:qwen3.7-max; Multi-modal models:qwen3.7-plus,qwen3.6-plus,kimi-k2.6. |
| AI_EXTRACTION | Mengekstraksi bidang terstruktur dari konten berdasarkan label yang diberikan dan mengembalikan JSON. | Text, image, video | Text models:qwen3.7-max; Multi-modal models:qwen3.7-plus,qwen3.6-plus,kimi-k2.6. |
| AI_ENTITY | Mengekstraksi entitas bernama seperti nama, organisasi, lokasi, waktu, dan jumlah, lalu mengembalikan JSON. | Text, image, video | Text models:qwen3.7-max; Multi-modal models:qwen3.7-plus,qwen3.6-plus,kimi-k2.6. |
| AI_KEYWORD | Mengekstraksi kata kunci representatif dari konten dan mengembalikan JSON. | Text, image, video | Text models:qwen3.7-max; Multi-modal models:qwen3.7-plus,qwen3.6-plus,kimi-k2.6. |
| AI_CLASSIFICATION | Memilih kategori dari label kandidat yang paling sesuai dengan konten. | Text, image, video | Text models:qwen3.7-max; Multi-modal models:qwen3.7-plus,qwen3.6-plus,kimi-k2.6. |
| AI_SENTIMENT | Memilih kategori sentimen dari kandidat yang paling sesuai dengan konten. | Text, image, video | Text models:qwen3.7-max; Multi-modal models:qwen3.7-plus,qwen3.6-plus,kimi-k2.6. |
| AI_MULTIMODAL_GENERATION | Menghasilkan teks dari teks, gambar, video, atau audio. | Text, image, video, audio | Multi-modal models:qwen3.7-plus,qwen3.6-plus,kimi-k2.6; Speech recognition:qwen3-asr-flash. |
| AI_TRANSCRIPTION | Mentranskripsikan URL audio menjadi teks yang dapat dicari. | Audio | Speech recognition model:qwen3-asr-flash. |
| AI_IMAGE_EDIT | Menghasilkan URL gambar yang telah diedit berdasarkan gambar dan prompt. | Text, image | Image generation models:wan2.7-image-pro,wan2.7-image. |
| AI_VIDEO_EDIT | Mengirimkan tugas text-to-video, image-to-video, atau pengeditan video dan mengambil URL video hasil secara asinkron. | Text, image, video | Video models:happyhorse-1.1-t2v,happyhorse-1.1-i2v,happyhorse-1.0-video-edit. |
| AI_BATCH | Mengirimkan permintaan Chat Completions dalam format JSONL sebagai tugas batch asinkron, memeriksa status secara berkala, lalu mengunduh file output atau error. | Text, image, video, audio | Text models:qwen3.7-max; Vision models:qwen3-vl-plus; Omni-modal models:qwen3.5-omni-plus. |
| AI_DATA_INSPECTION | Memeriksa konten tidak aman pada tahap input, output, atau kedua tahap tersebut dalam pemanggilan model. | Text | Menggunakan model teks dari pemanggilan TextTransform saat ini, sepertiqwen3.7-max,deepseek-v4-pro. |
Penggunaan
Collection Function — Konfigurasikan fungsi dalam Collection Schema untuk eksekusi otomatis selama penulisan, pengambilan, atau pencarian.
REST interface — Panggil fungsi sesuai kebutuhan dari layanan bisnis Anda. Setiap halaman fungsi menyediakan contoh cURL dan Python.
Asynchronous tasks —
AI_BATCHdanAI_VIDEO_EDITmengembalikan identifier tugas. Lakukan polling hingga tugas mencapai status terminal sebelum membaca output atau mengunduh hasil.
Panduan pemilihan
Retrieval — Gunakan
AI_EMBEDDINGterlebih dahulu, lalu gunakanAI_RERANKjika diperlukan. AktifkanAI_EMBEDDING_CACHEuntuk teks yang berulang.
Content understanding — Pilih fungsi ringkasan, ekstraksi, entitas, kata kunci, klasifikasi, analisis sentimen, atau generasi multi-modal sesuai tujuan Anda.
Media generation — Gunakan
AI_IMAGE_EDITuntuk gambar danAI_VIDEO_EDITuntuk video. GunakanAI_BATCHuntuk pemrosesan offline skala besar.
Sensitive content handling — Aktifkan
data_inspectiondalam permintaan TextTransform atau parameter Function.