Zilliz Cloud, il database vettoriale più performante, costruito su Milvus®
Un database vettoriale completamente gestito e servizi di dati, che ti consentono di sbloccare tutto il potenziale dei dati non strutturati per le tue applicazioni AI.
Inizia GratisRicerca Superiore con AI
Strategie di ricerca ottimali e zero regolazioni manuali grazie ad AutoIndex alimentato da AI e al motore di ricerca Cardinal
Ottimizzatore Intelligente di Query
La selezione automatica degli algoritmi ottimizza le prestazioni di ricerca e l'accuratezza per ogni set di dati
Suite di Ottimizzazione
Ottimizzazioni end-to-end su algoritmi, sistemi e hardware
Alta Prestazione e Scalabilità
Un database cloud-nativo con architettura distribuita per scalabilità su richiesta e crescita economica
Storage a Livelli
Il tiering automatizzato dello storage ottimizza le prestazioni e i costi, migliorando il ROI
Sicurezza e Affidabilità Intransigenti
Una piattaforma pronta per l'impresa che offre prestazioni affidabili e sicurezza di livello aziendale
Multi-Cloud
Distribuisci i tuoi dati non strutturati su AWS, Azure e Google Cloud in tutto il mondo
Costruisci più velocemente con una suite completa di funzionalità del database vettoriale
Ricerca Vettoriale ad Alte Prestazioni
Archivia, indicizza e gestisci enormi vettori di embedding generati da reti neurali profonde e altri modelli di machine learning (ML).
Bassa Latenza con Alta Recall
Instilla fiducia nei tuoi dati con bassa latenza e alta recall, assicurando decisioni affidabili e precise in tempo reale.
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Ricerca Ibrida
Abilita la ricerca su più campi vettoriali, supportando combinazioni multimodali, sparse-dense e dense-text per risultati più accurati.
- Scopri di più
Metriche di Similarità Varie
Scegli la giusta metrica di similarità (Coseno, Euclidea, IP, ecc.) per migliorare le prestazioni di classificazione e clustering.
- Scopri di più
Consistenza Regolabile
Ottieni flessibilità con più livelli di consistenza per allineare l'accuratezza dei dati e le prestazioni con le esigenze della tua applicazione.
Scalabilità su Richiesta
Scalabilità orizzontale senza sforzo con architettura basata su componenti, garantendo prestazioni ed efficienza ottimali, indipendentemente dalle fluttuazioni del carico di lavoro.
Riduci il TCO con la Ricerca Vettoriale Cloud-Nativa
Mentre Milvus offre potenti capacità di ricerca vettoriale, richiede un investimento significativo in ingegneri esperti, regolazione delle prestazioni e manutenzione continua.
Zilliz elimina questi costi tramite il nostro innovativo motore di ricerca Cardinal e gli strumenti di gestione, riducendo il costo totale di proprietà fino al 70% e ottimizzato per i tuoi casi d'uso: Sistemi di Raccomandazione, Applicazioni RAG o Sistemi di Rilevamento delle Anomalie.
Costruito per Raccomandazioni ad Alte Prestazioni
La nostra piattaforma offre l'alta recall e i tempi di risposta rapidi di cui i tuoi sistemi di raccomandazione hanno bisogno, riducendo i costi grazie a:
L'indicizzazione consapevole dei dati e le ottimizzazioni hardware riducono i costi di storage e calcolo senza sacrificare le prestazioni di ricerca
API semplificate, distribuzione automatica e funzionalità integrate eliminano mesi di sviluppo manuale e regolazioni solitamente necessarie per la ricerca vettoriale
Aggiornamenti automatici, scalabilità e monitoraggio garantiscono l'affidabilità del sistema eliminando la manutenzione operativa
Sistema di Raccomandazione
TCO su 2 anni: Milvus vs. Zilliz Cloud
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Operazioni
Sviluppo
Infrastruttura
Costruisci applicazioni AI con i tuoi strumenti preferiti
Guarda cosa dicono i nostri clienti
We were running a multilingual RAG system at scale, indexing all of Wikipedia into tens of millions of high-dimensional vectors. Latency targets were tight. We needed a system that could handle real-time retrieval over millions of knowledge vectors without breaking under load. Zilliz gave us that. It freed up engineering cycles and let us focus on improving reasoning on the model side, not managing infrastructure. That reliability mattered because we were operating at 3,500+ dimensions per vector, across a fast-growing corpus, with sub-300ms latency requirements in production. "
Dr. Pratyush Kumar
Co-Founder of Sarvam
I was benchmarking different vector databases, and Milvus was at the top among all the popular options on the market."
Saumil Patel
the Senior Data Scientist from Ivy.ai
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Zilliz Cloud stood out for us with its comprehensive range of index types, automatically optimizing for the perfect balance between recall and performance. Its robust security and private networking features, combined with the advantage of a fully-managed database, have significantly lightened our operational load, enabling us to concentrate on driving innovation rather than managing backend complexities. "
Ben Kramer
Co-founder & CTO of Monterey AI
When we conducted our first test run (on Zilliz Cloud), the performance improvement was astonishing. Our search time went from eight seconds down to sub one second. We were nearly falling off our chairs with amazement at the speed."
Alex Alexander
Co-founder & CEO of Picdmo Inc.
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Zilliz Cloud perfectly aligns with MindStudio's vision. Its high-performance, secure platform and multi-tenancy simplifies data management and unlocks unprecedented productivity and innovation for our users’ AI applications. "
Sean Thielen
CTO @ MindStudio
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I appreciated using the open standard evaluation benchmarks for machine learning in general; this is also true for vector databases. The ones that Zilliz often publicizes have been beneficial, and the fact that they are open is significant. "
Sam Butler
Director of Machine Learning @ Dopple.AI
Learn moreReliability, scalability, and performance are great. The fact that we can outsource all this kind of administration management and don't have to worry about servers breaking helps us put resources into product development and innovation, which truly differentiates our business. "
Michal Oglodek
CTO of Ivy.ai
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Since transitioning from the open-source Milvus vector database to the fully managed Zilliz Cloud, we’ve experienced significant improvements in business performance. We’ve achieved lower operational costs, increased search speed, a more flexible system architecture, and a more stable user experience. Zilliz Cloud also provides expert support to resolve issues quickly and effectively. Overall, Zilliz Cloud has given us greater convenience and a competitive edge, and we are very pleased and optimistic about this change."
Shengyi Pan
CTO of Shulex
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When we identify a need for specific data, we can often find the required data in our database the same day using text or image search with Milvus. This greatly improves our data processing efficiency and has a positive effect on our business operations."
Mr. Zhang
BOSCH’s principal software engineer
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Zilliz is a very integral part of our workflow. If we just swapped Zilliz Cloud with something else, the kind of loops that we get might not make sense, which means the end composition might not sound very nice or might not be very accurate to the text prompt you had given."
Sangarshanan Veera
Senior Software Engineer at Beatoven.ai
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Zilliz Cloud enabled us to scale search while dramatically reducing our costs. Its hybrid search capabilities helped us achieve higher relevance for both text and image queries."
Celine Lightfoot
CTO of Beni
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Working with Zilliz Cloud has been transformative for our AI agent architecture. The hybrid search capability alone delivered a 40% accuracy improvement, and the scalability means we never worry about performance, even during the highest traffic periods. It's been essential to our continued growth."
Sasidhar Janaki
Senior Software Engineer at Rexera
Learn moreWe were facing latency issues and scaling challenges with our previous solutions. When traffic spiked with millions of customer requests, our self-hosted infrastructure couldn't keep up, and document retrieval was taking too long. "
Sasidhar Janaki
Senior Software Engineer at Rexera
Learn moreWe were running a multilingual RAG system at scale, indexing all of Wikipedia into tens of millions of high-dimensional vectors. Latency targets were tight. We needed a system that could handle real-time retrieval over millions of knowledge vectors without breaking under load. Zilliz gave us that. It freed up engineering cycles and let us focus on improving reasoning on the model side, not managing infrastructure. That reliability mattered because we were operating at 3,500+ dimensions per vector, across a fast-growing corpus, with sub-300ms latency requirements in production. "
Dr. Pratyush Kumar
Co-Founder of Sarvam
I was benchmarking different vector databases, and Milvus was at the top among all the popular options on the market."
Saumil Patel
the Senior Data Scientist from Ivy.ai
Learn moreEsplora i Nostri Piani di Prezzi
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