Von der Vektordatenbank zur Vector Lakebase

May, 2026

Von der Vektordatenbank zur Vector Lakebase

Ein produktives KI-System führt mehr als eine Arbeitslast gleichzeitig aus. Live-Serving benötigt Retrieval im einstelligen Millisekundenbereich bei über 1000 QPS. Dahinter werden dieselben Daten für Offline-Arbeiten ausgewertet — semantische Deduplizierung, Clustering, Datensatzkuratierung und Qualitätsanalyse von Feedback und Logs — in einem um ein bis drei Größenordnungen größeren Maßstab und die meiste Zeit im Leerlauf. Die meisten Teams fügen dies über separate Systeme, separate Pipelines und separaten Speicher zusammen. Jedes Mal, wenn sich das Datenmodell weiterentwickelt, potenziert sich die Komplexität.

Vector Lakebase ist das nächste Kapitel von Zilliz Cloud. Eine S3-basierte Datenebene hält Ihre multimodalen Daten, Vektoren und Indizes einmalig vor, und drei Compute-Modi — Echtzeit-Serving, iterative Discovery und Batch-Analytik — lesen sie Zero-Copy. Die Vektorsuche wird nicht ersetzt; sie wird auf eine Grundlage erweitert, die für den Rest des KI-Datenkreislaufs geschaffen ist.

Was im Leitfaden enthalten ist

Eine Datenebene, drei Arbeitslastmodi — und warum eine Vektordatenbank allein den KI-Kreislauf nicht mehr abdeckt
Die fünf Fähigkeiten, die eine Vector Lakebase definieren, einschließlich On-Demand-Suche zu ~1/15 der Kosten von Serverless und Zero-Copy-Indizierung über Ihren bestehenden Lake
Wo sie bereits in der Produktion läuft — Agenten-Wissensdatenbanken, Websuche im großen Maßstab, Korpus-Deduplizierung, Vorbereitung von Trainingsdatensätzen

Verfasst von Robert Guo, VP of Product bei Zilliz und einer der Architekten von Milvus.

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