Essai gratuit

Le Vector
Lakebase pour l'IA

Au-delà des bases de données vectorielles : serving en temps réel, découverte itérative et analytique batch sur une source unique de vérité, chacun au bon coût et à l'échelle de centaines de milliards de données.

Construit par les créateurs de Milvus.

Développer avec la CLIcurl -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

Construit pour la fiabilité

Construit sur une compréhension approfondie des modes de défaillance des bases de données vectorielles à grande échelle. Testé en production dans plus de 10 000 entreprises depuis 8 ans.

Construit pour la fiabilitéConstruit pour la fiabilité hover

Construit pour l'échelle

Conçu pour gérer plus de 100 milliards d'entités et plus de 10 000 QPS avec une latence constante et des performances prévisibles.

Construit pour l'échelleConstruit pour l'échelle hover

Construit pour un coût moindre

Toutes les données et les index sur S3, avec cache à chaud et calcul à la demande pour réduire les coûts de 90 %.

Construit pour un coût moindreConstruit pour un coût moindre hover

Recherche sur l'ensemble du spectre

Du vecteur et du texte au JSON et au géospatial - combiné à la recherche hybride, au filtrage et au reclassement pour des requêtes multimodales expressives.

Recherche sur l'ensemble du spectreRecherche sur l'ensemble du spectre hover

Stockage lacustre

Stockage unifié pour le service et l'analyse, basé sur Vortex, un format ouvert de nouvelle génération. Lecture aléatoire jusqu'à 10 fois plus rapide et moins chère que Lance, avec une flexibilité de format par colonne.

Stockage lacustreStockage lacustre 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

Points forts du service en temps réel

Performance

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

Points forts de l'informatique à la demande

Performance et coût

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

Le CLI pour Vector Lakebase

Votre Vector Lakebase. Votre terminal. Contrôle total.
Le CLI officiel pour la gestion, la recherche et l'analyse.

Terminal

Sécurisée et conforme
Infrastructure de base de données vectorielle répartie à l'échelle mondiale

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