De base de datos vectorial a Lakebase vectorial

May, 2026

De base de datos vectorial a Lakebase vectorial

Un sistema de IA en producción ejecuta más de una carga de trabajo a la vez. El servicio en vivo necesita recuperación en milisegundos de un solo dígito a más de 1000 QPS. Detrás de él, los mismos datos se explotan para trabajo offline — deduplicación semántica, clustering, curación de datasets y análisis de calidad sobre feedback y logs — a una escala de uno a tres órdenes de magnitud mayor, y permanecen inactivos la mayor parte del tiempo. La mayoría de los equipos ensamblan esto entre sistemas separados, pipelines separados y almacenamiento separado. Cada vez que el modelo de datos evoluciona, la complejidad se multiplica.

Vector Lakebase es el siguiente capítulo de Zilliz Cloud. Un plano de datos basado en S3 contiene tus datos multimodales, vectores e índices una sola vez, y tres modos de cómputo — servicio en tiempo real, descubrimiento iterativo y analítica por lotes — los leen con cero copias. La búsqueda vectorial no se reemplaza; se extiende sobre una base construida para el resto del ciclo de datos de IA.

Qué incluye la guía

Un plano de datos, tres modos de carga de trabajo — y por qué una base de datos vectorial por sí sola ya no cubre el ciclo de IA
Las cinco capacidades que definen un Vector Lakebase, incluida la búsqueda bajo demanda a ~1/15 del costo de serverless y la indexación de cero copias sobre tu lago existente
Dónde ya se está ejecutando en producción — bases de conocimiento de agentes, búsqueda a escala web, deduplicación de corpus, preparación de conjuntos de entrenamiento

Escrito por Robert Guo, vicepresidente de Producto en Zilliz y uno de los arquitectos de Milvus.

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