Die Infrastruktur hinter einer Milliarde Stimmen: Wie ein führender LLM-Anbieter und Zilliz eine mehrsprachige KI-Zukunft in Indien ermöglichen
<300 ms
End-to-End-Latenz bei 40–50 QPS über zig Millionen Vektoren hinweg.
3.500+ Dimensionen
Zig Millionen hochdimensionaler Vektoren, die effizient für mehrsprachiges semantisches Retrieval bereitgestellt werden.
Automatisches Resharding
Kontinuierliche Daten- und Lastenneuverteilung über Knoten hinweg, während das System skaliert.
Ausgewogene Kompromisse
Ein ausgewogenes Ergebnis hinsichtlich Leistung, Trefferquote und Kosten.
Über das Unternehmen
Der Kunde ist ein führendes Unternehmen für generative KI in Indien, das sich auf den Aufbau mehrsprachiger Sprachtechnologien konzentriert, die die reiche sprachliche Vielfalt des Landes unterstützen. Ihre Plattform umfasst Large Language Models, Spracherkennung, Sprachsynthese, Übersetzung und entwicklerfreundliche APIs, die Conversational Agents und Voice-First-Anwendungen sowohl im öffentlichen als auch im privaten Sektor antreiben. Durch die Kombination lokal trainierter Modelle mit Retrieval, das auf vertrauenswürdigen Wissensquellen basiert, liefern sie KI-Systeme, die in der Lage sind, präzise, kulturell abgestimmte Antworten im nationalen Maßstab zu erzeugen.
Als ihr mehrsprachiges RAG-System reifte, stieß das Team auf wachsende Infrastrukturengpässe – von hochdimensionalen Embeddings und ungleichmäßiger Workload-Verteilung bis hin zu steigendem operativem Aufwand. Zilliz Cloud löste diese Herausforderungen mit automatisierter Skalierung, hybrider Suche und leistungsstarkem Retrieval, wodurch manuelle Wartung eliminiert und die für groß angelegte mehrsprachige KI erforderliche Genauigkeit wiederhergestellt wurde. Heute dient diese Partnerschaft als entscheidende Grundlage für die Mission des Unternehmens, Nutzern im ganzen Land fundierte, vertrauenswürdige KI-Erlebnisse bereitzustellen.
Die Herausforderung, Wahrheit im großen Maßstab zu verankern
Der Aufbau von KI für eine sprachlich vielfältige Bevölkerung bringt Komplexitäten mit sich, für die die meisten Large Language Models nicht ausgelegt sind. Während viele Modelle in Englisch und einer Handvoll ressourcenreicher Sprachen gut funktionieren, haben sie oft Schwierigkeiten mit Sprachen, die in globalen Trainingsdatensätzen weniger stark vertreten sind. Dieses Missverhältnis kann zu Halluzinationen, Fehlinterpretationen und inkonsistenten Antworten führen – Problemen, die das Vertrauen der Nutzer direkt beeinträchtigen, insbesondere wenn Menschen genaue, fundierte Antworten in ihrer lokalen Sprache erwarten.
Um dem zu begegnen, entwickelte der Kunde ein Wikipedia-gestütztes Retrieval-Augmented Generation (RAG)-System, das seine Modelle mit faktischem Kontext in Echtzeit anreichert. Anstatt sich ausschließlich auf Modellgewichte zu verlassen, ruft jede Anfrage die relevantesten Informationen aus einer kuratierten Wissensbasis ab, bevor eine Antwort generiert wird. Dies reduziert Halluzinationen drastisch und verbessert die faktische Genauigkeit, insbesondere bei kulturell spezifischen oder regional nuancierten Fragen.
Die Skalierung dieses Systems offenbarte jedoch schnell tiefere Infrastrukturherausforderungen. Das Team musste den gesamten Wikipedia-Korpus verarbeiten und Millionen von Artikeln in hochdimensionale Vektoren umwandeln – insgesamt Dutzende Millionen, jeder mit Tausenden von Dimensionen –, die in deutlich unter 300 Millisekunden durchsucht werden mussten. Das Volumen, die Dimensionalität und die Echtzeit-Latenzanforderungen setzten ihre zugrunde liegende Vektordatenbank enorm unter Druck.
Ihre anfängliche Einrichtung, die auf Qdrant und einigen anderen Open-Source-Tools basierte, funktionierte, brachte jedoch erheblichen operativen Aufwand mit sich. Die Skalierung erforderte manuelles Resharding, das Stunden dauern konnte, und die Workload-Verteilung über Knoten hinweg war inkonsistent – häufig war eine Maschine überlastet, während andere untätig blieben. Für ein schnell wachsendes Unternehmen, das grundlegende KI-Infrastruktur aufbaut, gingen diese Ineffizienzen über bloße Unannehmlichkeiten hinaus; sie verlangsamten direkt ihre Produkt-Roadmap und ihre Fähigkeit, zuverlässige KI-Dienste bereitzustellen.
Dadurch wurde klar: Sie benötigten eine weitaus skalierbarere, widerstandsfähigere Vektordatenbank, die schnelles Wachstum und produktionsreife RAG-Systeme ohne ständige operative Eingriffe unterstützen konnte.
Der Weg zur Zilliz Cloud Vector Database
Als die Grenzen ihrer bestehenden Vektorinfrastruktur immer deutlicher wurden, begann das Team, skalierbare, zuverlässige Alternativen zu evaluieren. Ihre Kriterien konzentrierten sich auf automatisches Sharding, mühelose horizontale Skalierung, hybride Suchfunktionen zur Unterstützung mehrsprachiger Workloads und Zuverlässigkeit auf Enterprise-Niveau. Sie testeten mehrere Plattformen anhand ihrer Produktionsanforderungen, darunter 40–50 QPS mit einer Latenz von unter 300 ms für Vektoren mit mehr als 3.500 Dimensionen.
Zilliz Cloud stach durch seine Fähigkeit hervor, Workloads gleichmäßig zu verteilen, manuelles Resharding zu eliminieren und eine schnelle Skalierung ohne betrieblichen Mehraufwand zu unterstützen. Die hybriden Vektor- und Volltextsuchfunktionen der Plattform waren besonders wertvoll für ihre mehrsprachigen Retrieval-Szenarien, in denen Genauigkeit und kontextuelles Verständnis die nachgelagerte Modellleistung direkt beeinflussen.
Das Team stellte fest, dass Zilliz Cloud nicht nur ihre technischen Benchmarks erfüllte, sondern auch die Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit bot, die erforderlich waren, um ein schnell wachsendes RAG-System zu unterstützen, das Millionen von Nutzern bedient. Es bot die Grundlage, die sie benötigten, um ihre Roadmap zu beschleunigen und sich gleichzeitig auf den Aufbau hochwertiger mehrsprachiger KI-Erlebnisse zu konzentrieren.
Implementierungsdetails
Zilliz Cloud wurde zum Rückgrat der RAG-Infrastruktur des Kunden und ermöglicht mehrsprachige KI durch leistungsstarke Vektorsuche. Ihr System arbeitet mit Embeddings mit über 3.500 Dimensionen – deutlich höher als bei typischen RAG-Implementierungen –, nachdem umfangreiche Experimente gezeigt hatten, dass niedrigdimensionale Vektoren nicht ausreichten, um die sprachliche Komplexität zu erfassen, die für ihre Anwendungsfälle erforderlich war.
Ihre Leistungsanforderungen waren anspruchsvoll: 40–50 QPS bei einer End-to-End-Latenz von unter 300 ms aufrechterhalten und gleichzeitig Kosteneffizienz gewährleisten. Die vorherige Einrichtung, die auf einer Open-Source-Vektordatenbank basierte, hatte Schwierigkeiten, diese Benchmarks zu erfüllen. Obwohl ein Multi-Node-Cluster betrieben wurde, bewältigte aufgrund ungleichmäßiger Datenverteilung nur ein einzelner Node den Großteil der Arbeitslast, was erhebliche betriebliche Engpässe und Skalierungsherausforderungen verursachte.
Mit Zilliz Cloud war die Verbesserung sofort spürbar. Datensegmente werden automatisch über Nodes hinweg ausbalanciert, wodurch der manuelle 2–3-stündige Resharding-Prozess entfällt, der zuvor die Engineering-Abläufe verlangsamt hatte. Die hybrid search-Funktionen der Plattform waren besonders nützlich, da sie es ermöglichten, semantische Ähnlichkeit mit keyword-basiertem Matching zu kombinieren, um ein genaueres Retrieval zu liefern.
Zilliz Cloud half ihnen außerdem, ein besseres Gleichgewicht zwischen Performance, Recall und Kosten zu erreichen. Ihre frühere Lösung hatte auf aggressive Quantisierung gesetzt, um Ausgaben zu reduzieren, doch der Kompromiss beim Recall verschlechterte die Qualität der Suchergebnisse – ein inakzeptabler Kompromiss für ihre mehrsprachigen Anwendungen. Die Cardinal search-Engine von Zilliz Cloud stellte die benötigten Recall-Niveaus wieder her und blieb dabei innerhalb der Budgetgrenzen.
Mit Blick auf die Zukunft bereitet sich das Team darauf vor, die RaBitQ-Funktion von Zilliz Cloud einzuführen, eine fortschrittliche 1-Bit-Quantisierungstechnologie, die darauf ausgelegt ist, überlegene Performance und Kosteneffizienz zu liefern, ohne den Recall zu beeinträchtigen. Dies gibt ihnen einen klaren Weg, ihre RAG-Workloads noch weiter zu skalieren, ohne ihre Infrastruktur wiederholt umstrukturieren zu müssen.
Am wichtigsten ist, dass der Wechsel zu Zilliz Cloud ihr Engineering-Team von ständiger Datenbankwartung befreite, sodass es seine Anstrengungen auf die Weiterentwicklung der Modellqualität und der Systemfunktionen konzentrieren konnte.
Wirkung über die Technologie hinaus: KI wirklich indisch machen
Heute unterstützt das RAG-gestützte System des Kunden mehrsprachige KI-Agenten, auf die Nutzer über Sprach- oder Messaging-Anwendungen zugreifen können. Ihre API ermöglicht es Entwicklern, faktische Grounding-Funktionen je nach Bedarf des jeweiligen Anwendungsfalls zu aktivieren oder zu deaktivieren – und so Geschwindigkeit und Genauigkeit mit einem einfachen Konfigurationsschalter auszubalancieren. Wenn Grounding aktiviert ist, erhalten Nutzer Antworten, die durch eine vertrauenswürdige Wissensquelle unterstützt werden, was die Zuverlässigkeit über ein breites Spektrum von Themen und Sprachen hinweg verbessert.
Diese Fähigkeit hat eine bedeutende Auswirkung in der realen Welt. Menschen in verschiedenen Regionen können Fragen in ihrer bevorzugten Sprache stellen und innerhalb von Sekunden präzise, kontextuell passende Antworten erhalten. Sie stellt einen Schritt in Richtung einer KI dar, die für Gemeinschaften zugänglich ist, die von Mainstream-Modellen historisch unterversorgt waren, und zeigt, wie die richtige Vektordatenbank-Infrastruktur KI-Systeme in die Lage versetzen kann, vertrauenswürdige Ergebnisse in großem Maßstab zu liefern.
Für den Kunden ist Zilliz Cloud zu einem zentralen Bestandteil dieser Vision geworden – sie hilft ihm, fundierte, zuverlässige KI-Erlebnisse bereitzustellen, ohne Leistung oder Agilität zu beeinträchtigen. Durch die Beseitigung betrieblicher Belastungen und die Verbesserung der Abrufgenauigkeit ermöglichte Zilliz Cloud dem Team, sich auf das zu konzentrieren, was am wichtigsten ist: KI-Systeme zu entwickeln, die die sprachliche und kulturelle Vielfalt ihrer Nutzer wirklich widerspiegeln.