Democratizzare l'IA: rendere la ricerca vettoriale potente e conveniente
Negli ultimi anni, probabilmente ci avete sentito parlare di “Democratizzare l’AI” — soprattutto quando si tratta di vector search. Ma cosa intendiamo davvero con questo?
In Zilliz, crediamo fermamente che, affinché l’AI possa davvero prosperare, strumenti essenziali come sofisticati database vettoriali debbano essere accessibili agli sviluppatori. Questi strumenti sbloccano insight potenti da enormi quantità di dati non strutturati, potenziando applicazioni in tutti i settori.
Lo sappiamo — i budget sono limitati. Il vostro team finanziario non sta distribuendo assegni in bianco per nuove tecnologie. Ecco perché rendere la vector search non solo potente ma anche conveniente è una priorità assoluta per noi. Più basso è il costo della ricerca, più potete farne uso — che si tratti di alimentare raccomandazioni più ricche, scalare pipeline di retrieval-augmented generation (RAG) o semplicemente eseguire più workload senza sforare il budget.
È qui che entra in gioco un principio economico chiamato Paradosso di Jevons. Osservato originariamente nel XIX secolo, descrive come l’aumento dell’efficienza di una risorsa — come il carbone, l’elettricità o, nel nostro caso, il calcolo — possa effettivamente aumentare l’utilizzo complessivo. Quando la vector search diventa più conveniente e accessibile, i team sono in grado di eseguire più esperimenti, ampliare i propri casi d’uso e, in definitiva, elaborare più dati. In breve: un costo inferiore sblocca un utilizzo maggiore.
Su Zilliz Cloud, offriamo piani tariffari flessibili progettati per adattarsi al vostro budget e alle vostre esigenze di utilizzo. Dalla nostra opzione serverless realmente pay-as-you-go ai cluster dedicati su tre livelli di prezzo, potete scegliere ciò che funziona meglio per le vostre applicazioni — e far crescere i vostri workload con fiducia.
Ma la democratizzazione non riguarda solo le offerte commerciali. Sappiamo che a volte la versione open-source è la spina dorsale di molti progetti. Ecco perché la nostra ultima release, Milvus 2.6, offre una delle soluzioni di database vettoriale più convenienti sul mercato — riducendo i costi di infrastruttura, operazioni e tempo degli sviluppatori, così potete scalare le vostre applicazioni senza far crescere le vostre spese.
Milvus 2.6: Creato per la scalabilità, progettato per ridurre i costi
Oggi lanciamo Milvus 2.6, continuando la nostra missione di rendere l’AI più accessibile abbattendo i costi delle soluzioni per dati vettoriali concentrandoci su queste tre dimensioni del risparmio: risparmio economico, efficienze operative e tempo degli sviluppatori.
Come Milvus 2.6 vi aiuta a risparmiare
Milvus 2.6 introduce diverse innovazioni per il risparmio dei costi. Tiered Storage with Hot/Cold Data Separation sposta automaticamente i vettori consultati di frequente su storage ad alte prestazioni e archivia i dati meno utilizzati in posizioni più economiche—riducendo i costi di storage senza compromettere la velocità di recupero. Funziona perfettamente con provider come Cohesity, Pure Storage, MinIO e NetApp.
Int8 Vector Compression e RabitQ Quantization riducono significativamente i requisiti di memoria mantenendo al contempo un’elevata accuratezza. Woodpecker Write-Ahead Log (WAL) elimina la necessità di code di messaggi come Kafka o Pulsar, offrendo un’architettura diskless che aumenta la velocità di scrittura riducendo al tempo stesso le spese infrastrutturali.
Rendere le operazioni più semplici ed economiche
Milvus 2.6 semplifica la gestione dell’infrastruttura con diverse nuove funzionalità. Lo Streaming Node consente l’ingestione dei dati in tempo reale senza code di messaggi esterne. CDC + BulkInsert semplifica la replica cross-region, mentre Storage v2 Format e supporto nativo ai pacchetti APT/YUM riducono l’overhead operativo rendendo installazioni e aggiornamenti più facili e più robusti.
Risparmiare tempo degli sviluppatori con strumenti integrati
Milvus 2.6 migliora la produttività con più funzionalità pronte all'uso. Data-In, Data-Out consente di importare direttamente testo grezzo, immagini e audio con inferenza integrata, senza necessità di una pipeline di pre-elaborazione. Custom Reranker ti permette di applicare la tua logica con campi scalari e UDF. La Text & JSON Search integrata supporta la tokenizzazione avanzata (ad es. per giapponese/coreano), l'indicizzazione dei percorsi JSON e query di corrispondenza/frase. Infine, le query di campionamento e aggregazione ti aiutano ad analizzare rapidamente i dati e a iterare più velocemente durante lo sviluppo.
Open Source, Trasparente e Affidabile
Milvus è completamente open source con la licenza permissiva Apache 2.0. Non ci sono scatole nere — sviluppatori e organizzazioni possono personalizzare, controllare e contribuire secondo necessità.
Milvus è diventato uno dei database vettoriali più adottati al mondo, alimentando applicazioni di IA su larga scala per oltre 10.000 organizzazioni. Ma questo tipo di slancio è possibile solo grazie all'incredibile community che lo sostiene.
Per celebrare i vostri contributi, abbiamo recentemente lanciato il Milvus Ambassador Program — un modo per mettere in evidenza gli sviluppatori che hanno costruito qualcosa di straordinario e vogliono condividerlo con la community più ampia.
Al centro, siamo un gruppo di sviluppatori che crede nella trasparenza — nel condividere il buono, il cattivo e il complicato che sta nel mezzo. Non siamo perfetti e non fingiamo di esserlo. Impariamo costruendo, rompendo e aiutandoci a vicenda a crescere — ed è esattamente questo che fa prosperare questa community.
Pronti a sperimentare una ricerca vettoriale conveniente?
Che tu stia appena iniziando o voglia scalare le tue applicazioni di IA, Zilliz Cloud e Milvus 2.6 offrono gli strumenti per rendere la ricerca vettoriale potente, conveniente e scalabile. Abbiamo moltissime risorse create dal team, che spaziano dalla nostra documentazione, ai bootcamp e ai tutorial. Offriamo anche office hours private gratuite per aiutarti con qualsiasi domanda, oppure puoi venire a passare del tempo con il team nel nostro canale Discord.
Vieni a costruire con noi e facciamo accadere insieme questa magia.
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Use a vector database for AI-powered similarity search; use a key-value database for high-throughput, low-latency simple data lookups.