Présentation de Zilliz CLI et des compétences d’agent pour Zilliz Cloud
À partir d’aujourd’hui, vous pouvez gérer l’intégralité de votre déploiement Zilliz Cloud sans quitter votre terminal ni votre agent de codage IA. Provisionnez des clusters, exécutez des recherches, configurez des sauvegardes et gérez le contrôle d’accès — via des commandes CLI ou en langage naturel. Pas de console. Pas de changement de contexte.
Nous publions un ensemble d’outils open source qui intègrent chaque opération Zilliz Cloud et Milvus dans les workflows où les développeurs passent déjà leur temps :
- Zilliz CLI — chaque opération Zilliz Cloud, depuis votre terminal
- Zilliz Skill — apprend aux agents de codage IA (Claude Code, Cursor, Codex, GitHub Copilot etc.) à gérer Zilliz Cloud en langage naturel
- Milvus Skill — apprend aux agents de codage IA à exploiter Milvus open source via pymilvus — de Milvus Lite aux clusters autonomes et distribués
Avec le Zilliz Plugin for Claude Code que nous avons publié précédemment, ils forment une pile d’outils pour développeurs de base de données vectorielle native à l’IA. La CLI en est la base — elle communique directement avec Zilliz Cloud. Le Skill s’appuie dessus, en donnant aux agents IA les connaissances nécessaires pour piloter la CLI en langage naturel. Le Plugin encapsule le tout dans une expérience guidée avec des commandes slash. Et le Milvus Skill se tient à côté, en apprenant aux agents à exploiter tout déploiement Milvus auto-hébergé via pymilvus.
Zilliz CLI : votre base de données vectorielle depuis le terminal
Zilliz CLI est une interface en ligne de commande complète pour Zilliz Cloud. Tout ce que vous pouvez faire dans la console — clusters, collections, recherche vectorielle, recherche hybride, index, sauvegardes, imports, RBAC, facturation — fonctionne depuis votre terminal.
# macOS / Linux
curl -fsSL https://zilliz.com/cli/install.sh | bash
# Windows (PowerShell)
irm https://zilliz.com/cli/install.ps1 | iex
Quelques exemples de ce à quoi cela ressemble en pratique :
# Provision a cluster
zilliz cluster create --name staging --tier serverless --region us-east-1
# Search your collection
zilliz vector search --collection products --data "[0.1, 0.2, ...]" --limit 5
# Set up a nightly backup
zilliz backup create --cluster staging --name nightly-backup
Conçue pour l’automatisation : cinq formats de sortie (json, table, text, yaml, csv), le filtrage JMESPath avec --query et une authentification flexible (flag CLI, variable d’environnement ou fichier d’identifiants) s’intègrent naturellement aux pipelines CI/CD et aux scripts. Référence complète des commandes : Référence Zilliz CLI.
La CLI vous donne un contrôle total depuis le terminal. Mais si votre agent de codage IA pouvait exécuter ces commandes pour vous ?
Zilliz Skills : gérer Zilliz Cloud depuis n’importe quel agent de codage IA
Le Zilliz Skill s’appuie sur la CLI. Installez-le, et votre agent de codage IA — Claude Code, Cursor, Codex ou GitHub Copilot — acquiert les connaissances nécessaires pour gérer Zilliz Cloud en langage naturel. Vous décrivez ce dont vous avez besoin ; l’agent détermine les commandes CLI.
npx skills add zilliztech/zilliz-skill
| Ce que vous dites | Ce qui se passe |
|---|---|
| "Crée un cluster serverless dans us-east-1" | L’agent provisionne le cluster via zilliz-cli |
| "Recherche dans ma collection des éléments similaires à cette requête" | L’agent construit et exécute la recherche |
| "Importe ces fichiers Parquet depuis S3" | L’agent gère l’importation en masse |
| "Configure une sauvegarde quotidienne avec une rétention de 7 jours" | L’agent configure la politique de sauvegarde |
| "Crée un rôle en lecture seule pour l’équipe d’analytique" | L’agent configure le contrôle d’accès basé sur les rôles |
Voyez-le en action
Montre-moi le contexte Zilliz Cloud actuel et l’état du cluster
Recherche dans "byoc_whitepaper" des documents sur "Quels sont les avantages de sécurité de l’architecture BYOC ?", renvoie les 3 meilleurs résultats avec le texte et le numéro de page
L’agent construit la recherche avec les bons paramètres et renvoie des résultats formatés — pas de recherche de syntaxe, pas d’onglet de console.
Crée une collection appelée "test_products" avec les champs id, name (varchar 256), price (float) et embedding (768-dim)
Pour la liste complète des opérations prises en charge, consultez la documentation Zilliz Skill.
Plugin Zilliz pour Claude Code : configuration guidée avec des commandes Slash
Si vous utilisez Claude Code, il existe une option encore plus fluide. Notre plugin Zilliz pour Claude Code, publié précédemment, regroupe la CLI et Zilliz Skill dans une expérience guidée avec des commandes slash :
/zilliz:quickstart— vous guide à travers l’installation de la CLI, l’authentification et la connexion au cluster/zilliz:status— aperçu en direct des clusters, collections et de l’utilisation- 14 skills spécialisés couvrant chaque domaine opérationnel
/plugin install zilliz@zilliztech/zilliz-plugin
Si le Skill est la couche de connaissances, le Plugin est la couche d’intégration — le moyen le plus simple de démarrer avec Zilliz Cloud depuis un agent de codage IA.
Milvus Skills : exploiter Milvus depuis n’importe quel agent de codage IA
Pour les développeurs qui exécutent Milvus open source — ou toute personne qui préfère travailler avec Python — le Milvus Skill offre la même expérience alimentée par agent.
Alors que les outils Zilliz Cloud gèrent le service hébergé via des commandes CLI, le Milvus Skill couvre le côté open source. Il apprend aux agents de codage IA à exploiter tout déploiement Milvus via du code Python pymilvus — tout le cycle de vie, des connexions et schémas à la recherche, l’indexation, le RBAC et les pipelines RAG.
npx skills add zilliztech/milvus-skill
Le skill contient des connaissances pymilvus officielles et vérifiées, maintenues par l’équipe d’ingénierie Milvus :
| Domaine | Ce que couvre le Milvus Skill |
|---|---|
| Connexions | Milvus Lite, Standalone, Distributed |
| Collections et schémas | Tous les types de données — scalaires, vecteurs, JSON, tableaux — avec une gestion complète des collections |
| Opérations vectorielles | Insert, upsert, search, query, delete — plus recherche clairsemée et dense, recherche plein texte avec BM25 |
| Indexation | HNSW, IVF_FLAT, DiskANN et plus encore — avec gestion des index |
| Administration | Partitions, bases de données, utilisateurs, rôles et privilèges RBAC |
| Modèles | RAG, recherche sémantique, workflows de recherche hybride |
Voyez-le en action
Décrivez ce dont vous avez besoin, et l’agent écrit du code pymilvus complet :
Crée une collection Milvus Lite appelée "articles" avec des vecteurs 768-dim et un champ texte, puis insère 5 exemples de documents sur la technologie IA
L’agent écrit un script complet : il se connecte à Milvus Lite, définit le schéma, crée la collection, génère des exemples de vector embeddings, insère les données et s’exécute de bout en bout sans modification.
Créer une collection avec à la fois des vecteurs denses (768 dimensions) et des vecteurs clairsemés, insérer 5 documents d’exemple, puis effectuer une recherche hybride avec reranking RRF
Deux champs vectoriels, deux index, des données d’exemple, une recherche hybride avec RRF — le tout généré sous forme de code pymilvus fonctionnel correspondant à l’API actuelle.
Pour la liste complète des domaines couverts, consultez la documentation Milvus for AI Agents.
Quand utiliser chaque outil : Zilliz CLI vs. Zilliz Skill vs. Zilliz Plugin vs. Milvus Skill
| Zilliz CLI | Zilliz Skill | Zilliz Plugin | Milvus Skill | |
|---|---|---|---|---|
| Ce qu’il fait | Commandes de terminal pour Zilliz Cloud | Apprend aux agents à utiliser le CLI | Expérience guidée Claude Code | Apprend aux agents pymilvus |
| Installation | curl ... | bash | npx skills add | /plugin install | npx skills add |
| Fonctionne avec | Terminal, scripts, CI/CD | Claude Code, Cursor, Codex, Copilot, etc. | Claude Code | Claude Code, Cursor, Codex, Copilot, etc. |
| Idéal pour | Automatisation, pipelines, opérations de terminal | Gestion cloud en langage naturel | Intégration la plus simple pour Claude Code | Milvus open source via Python |
| Gère | Zilliz Cloud | Zilliz Cloud | Zilliz Cloud | Milvus (Lite, Standalone, Distributed) |
La plupart des développeurs en combinent deux ou trois : le CLI pour le travail dans le terminal et l’automatisation, le Zilliz Skill pour les opérations cloud en langage naturel, et le Milvus Skill pour exploiter Milvus via Python.
Prompts IA pour Zilliz Cloud et Milvus
Au-delà du CLI et des Skills, nous fournissons également des bibliothèques de prompts IA organisées pour les IDE alimentés par l’IA — afin d’aider les assistants IA à implémenter correctement et efficacement les fonctionnalités de Zilliz Cloud et Milvus. Enregistrez un prompt dans un fichier de votre dépôt, puis référencez-le lorsque vous discutez avec votre outil IA — qu’il s’agisse de Claude Code, Cursor, GitHub Copilot ou Gemini CLI.
Premiers pas
Installez ce qui correspond à votre flux de travail :
Premiers pas avec Zilliz CLI depuis votre terminal :
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zilliztech/zilliz-cli/master/install.sh | bash
zilliz login
Premiers pas avec les skills Zilliz/Milvus depuis n’importe quel agent de codage IA (Claude Code, Cursor, Codex, GitHub Copilot) :
npx skills add zilliztech/zilliz-skill # Opérations Zilliz Cloud
npx skills add zilliztech/milvus-skill # Opérations Milvus via pymilvus
Premiers pas avec le plugin Zilliz pour les utilisateurs de Claude Code (inclut le Skill ainsi que des commandes slash) :
/plugin install zilliz@zilliztech/zilliz-plugin
Inscrivez-vous ou connectez-vous à Zilliz Cloud — les nouveaux comptes enregistrés avec une adresse e-mail professionnelle reçoivent 100 $ de crédits gratuits.
Foire aux questions
Quels agents de codage IA Zilliz Skill et Milvus Skill prennent-ils en charge ?
Les deux Skills fonctionnent avec tout agent prenant en charge le protocole Skills — notamment Claude Code, Cursor, Codex et GitHub Copilot. Le Zilliz Plugin est spécifique à Claude Code et ajoute des commandes slash ainsi qu’une intégration guidée par-dessus le Skill.
Quelle est la différence entre Zilliz Skill et Milvus Skill ?
Zilliz Skill gère Zilliz Cloud (le service entièrement géré) via des commandes CLI. Milvus Skill fournit des déploiements Milvus open source (Lite, Standalone, Distributed) via la bibliothèque Python pymilvus. Utilisez Zilliz Skill pour le cloud, Milvus Skill pour l’auto-hébergé.
Ai-je besoin que Zilliz CLI soit installé pour utiliser Zilliz Skill ?
Oui. Zilliz Skill apprend à l’agent à utiliser le CLI — le Skill est la couche de connaissances, et le CLI est la couche d’exécution. Installez d’abord le CLI, authentifiez-vous avec zilliz login, puis installez le Skill.
Puis-je utiliser Milvus Skill avec Milvus Lite pour le développement local ?
Oui. Milvus Skill couvre toute la gamme des déploiements Milvus — y compris Milvus Lite, qui s’exécute dans le processus sans serveur. Dites à votre agent « connect to Milvus Lite » et il génère le code pymilvus correct pour le développement local.
Continuer à lire
Introducing Customer-Managed Encryption Keys (CMEK) on Zilliz Cloud
We're announcing the general availability of Customer-Managed Encryption Keys (CMEK) on Zilliz Cloud.
Data Deduplication at Trillion Scale: How to Solve the Biggest Bottleneck of LLM Training
Explore how MinHash LSH and Milvus handle data deduplication at the trillion-scale level, solving key bottlenecks in LLM training for improved AI model performance.
Proactive Monitoring for Vector Database: Zilliz Cloud Integrates with Datadog
we're excited to announce Zilliz Cloud's integration with Datadog, enabling comprehensive monitoring and observability for your vectorDB deployments.