Guide
De la base de données vectorielle au lakebase vectoriel
May, 2026
De la base de données vectorielle au Vector Lakebase
Un système d’IA en production exécute plus d’une charge de travail à la fois. Le service en direct nécessite une récupération en quelques millisecondes à un chiffre à plus de 1000 QPS. En arrière-plan, les mêmes données sont exploitées pour des travaux hors ligne — déduplication sémantique, clustering, curation de jeux de données et analyse de la qualité sur les retours et les logs — à une échelle supérieure d’un à trois ordres de grandeur, tout en restant inactives la plupart du temps. La plupart des équipes assemblent cela entre des systèmes distincts, des pipelines distincts et un stockage distinct. Chaque fois que le modèle de données évolue, la complexité s’accumule.
Vector Lakebase est le prochain chapitre de Zilliz Cloud. Un plan de données basé sur S3 contient une seule fois vos données multimodales, vecteurs et index, et trois modes de calcul — service en temps réel, découverte itérative et analytique par lots — les lisent en zero-copy. La recherche vectorielle n’est pas remplacée ; elle est étendue sur une fondation conçue pour le reste de la boucle de données d’IA.
Ce que contient le guide
- Un seul plan de données, trois modes de charge de travail — et pourquoi une base de données vectorielle seule ne couvre plus la boucle d’IA
- Les cinq capacités qui définissent un Vector Lakebase, y compris la recherche à la demande à environ 1/15 du coût du serverless et l’indexation zero-copy sur votre lake existant
- Où il fonctionne déjà en production — bases de connaissances pour agents, recherche à l’échelle du web, déduplication de corpus, préparation de jeux d’entraînement
Rédigé par Robert Guo, VP of Product chez Zilliz et l’un des architectes de Milvus.
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