Die Vector
Lakebase für KI

Mehr als Vektordatenbanken: Echtzeit-Serving, iterative Discovery und Batch-Analytics auf einer einzigen Quelle der Wahrheit, jeweils zu den passenden Kosten und im Maßstab von Hunderten Milliarden Datensätzen.

Gebaut von den Schöpfern von Milvus.

Mit der CLI entwickelncurl -fsSL https://zilliz.com/cli/install.sh | bash
// Try Asking
Real-time Serving
Iterative Discovery
Batch Analytics
Hot Cache
On-demandCompute
  • Exa
  • OpenEvidence
  • Filevine
  • MiniMax
  • Consensus
  • Airtable
  • Read AI
  • Gorgias

Gebaut für Verlässlichkeit

Basiert auf einem tiefgreifenden Verständnis der Ausfallmodi von großen Vektordatenbanken. Seit 8 Jahren in über 10.000 Unternehmen produktionserprobt.

Gebaut für VerlässlichkeitGebaut für Verlässlichkeit hover

Für den Maßstab gebaut

Entwickelt, um 100B+ Entitäten und 10K+ QPS mit gleichbleibender Latenz und vorhersehbarer Leistung zu verarbeiten.

Für den Maßstab gebautFür den Maßstab gebaut hover

Gebaut für niedrigere Kosten

Alle Daten und Indizes auf S3, mit Hot-Cache und On-Demand-Compute, um die Kosten um 90 % zu senken.

Gebaut für niedrigere KostenGebaut für niedrigere Kosten hover

Vollspektrums-Suche

Von Vektoren und Text zu JSON und Geodaten - kombiniert mit hybrider Abfrage, Filterung und Reranking für aussagekräftige multimodale Abfragen.

Vollspektrums-SucheVollspektrums-Suche hover

Lake-Native Storage

Einheitlicher Speicher für Serving und Analysen, basierend auf Vortex, einem offenen Format der nächsten Generation. Bis zu 10-mal schnellere und kostengünstigere Zufallslesevorgänge als Lance, mit Flexibilität pro Spaltenformat.

Lake-Native StorageLake-Native Storage hover
Exa

“ Zilliz Cloud has been an important part of Exa’s journey to build and scale entity search, giving us the retrieval performance and operational simplicity we need to scale quickly and confidently. ”

Jeffrey Wang
Jeffrey WangCo-Founder
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Filevine

“ With Zilliz Cloud, we have achieved a true consciousness of data, bringing the data together in the way that an individual doing their job needs to see it. ”

Nathan Morris
Nathan MorrisCo-Founder
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OpenEvidence

“ Zilliz Cloud has helped us create a strong foundation behind the scenes as we continue to grow and serve hundreds of thousands of clinicians. ”

Jagath Kumar
Jagath KumarHead of Performance Engineering
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Sarvam

“ Zilliz gave us real-time retrieval for our multilingual RAG system at scale with tight latency targets. It freed up engineering cycles and let us focus on improving reasoning on the model side, not managing infrastructure. ”

Dr. Pratyush Kumar
Dr. Pratyush KumarCo-Founder

Echtzeit-Dienste Highlights

Leistung

Setup: 768-dimensional vectors, top-k = 10, cluster-size = 1 CU

Performance-Optimized SolutionCapacity-Optimized SolutionTiered-Storage Solution
Average Latency
3 ms
21 ms
107 ms
P99 Latency
5 ms
37 ms
253 ms
QPS
1476
236
22
Total Vectors
2M
6M
25M

Höhepunkte der On-Demand-Datenverarbeitung

Leistung und Kosten

Setup: 1 billion 768-dimensional vectors, top-k = 100k, cluster-size = 64 CU

Warm SearchCold-Start Search
Average Latency
0.6 s
16 s
P99 latency
1.1 s
18 s
Total Vectors
1B
Cost per 1K Searches(5% cold-start, 95% warm)$9.9
Write cost$0
Storage Cost / Month(1B vectors + index, 2.1 TB)$53.7

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