L’infrastruttura dietro un miliardo di voci: come un importante fornitore di LLM e Zilliz stanno alimentando un futuro di IA multilingue in India
<300 ms
Latenza end-to-end a 40-50 QPS su decine di milioni di vettori.
3.500+ dimensioni
Decine di milioni di vettori ad alta dimensionalità serviti in modo efficiente per il recupero semantico multilingue.
Ridistribuzione automatica delle partizioni
Dati continui e ribilanciamento del carico tra i nodi man mano che il sistema si espande.
Compromessi equilibrati
Un risultato ben bilanciato tra prestazioni, richiamo e costo.
Informazioni sull'azienda
Il cliente è un'azienda leader nel campo dell'IA generativa in India, focalizzata sulla creazione di tecnologie linguistiche multilingue che supportano la ricca diversità linguistica del Paese. La loro piattaforma comprende modelli linguistici di grandi dimensioni, riconoscimento vocale, sintesi vocale, traduzione e API pensate per gli sviluppatori che alimentano agenti conversazionali e applicazioni voice-first sia nel settore pubblico sia in quello privato. Combinando modelli addestrati localmente con il recupero basato su fonti di conoscenza affidabili, offrono sistemi di IA capaci di produrre risposte accurate e culturalmente allineate su scala nazionale.
Con la maturazione del loro sistema RAG multilingue, il team ha incontrato crescenti colli di bottiglia infrastrutturali: dagli embedding ad alta dimensionalità e dalla distribuzione disomogenea dei carichi di lavoro fino all'aumento dell'overhead operativo. Zilliz Cloud ha risolto queste sfide con scalabilità automatizzata, ricerca ibrida e recupero ad alte prestazioni, eliminando la manutenzione manuale e ripristinando l'accuratezza necessaria per l'IA multilingue su larga scala. Oggi, questa partnership funge da base critica per la missione dell'azienda di offrire esperienze di IA fondate e affidabili agli utenti in tutto il Paese.
La sfida di fondare la verità su larga scala
Creare IA per una popolazione linguisticamente diversificata introduce complessità che la maggior parte dei modelli linguistici di grandi dimensioni non è progettata per gestire. Sebbene molti modelli funzionino bene in inglese e in una manciata di lingue ad alte risorse, spesso hanno difficoltà con lingue meno rappresentate nei dataset di addestramento globali. Questa discrepanza può portare ad allucinazioni, interpretazioni errate e risposte incoerenti: problemi che incidono direttamente sulla fiducia degli utenti, soprattutto quando le persone si aspettano risposte accurate e fondate nella loro lingua locale.
Per affrontare questo problema, il cliente ha sviluppato un sistema di Retrieval-Augmented Generation (RAG) basato su Wikipedia che arricchisce i loro modelli con contesto fattuale in tempo reale. Invece di fare affidamento esclusivamente sui pesi del modello, ogni query recupera le informazioni più rilevanti da una base di conoscenza curata prima di generare una risposta. Questo riduce drasticamente le allucinazioni e migliora l'accuratezza fattuale, in particolare per domande culturalmente specifiche o con sfumature regionali.
Tuttavia, scalare questo sistema ha rapidamente rivelato sfide infrastrutturali più profonde. Il team doveva elaborare l'intero corpus di Wikipedia, trasformando milioni di articoli in vettori ad alta dimensionalità — decine di milioni in totale, ciascuno con migliaia di dimensioni — che dovevano essere ricercati in ben meno di 300 millisecondi. Il volume, la dimensionalità e i requisiti di latenza in tempo reale esercitavano un'enorme pressione sul database vettoriale sottostante.
La loro configurazione iniziale, basata su Qdrant e alcuni altri strumenti open-source, funzionava ma comportava un significativo overhead operativo. La scalabilità richiedeva un resharding manuale che poteva richiedere ore, e la distribuzione del carico di lavoro tra i nodi era incoerente, spesso lasciando una macchina sovraccarica mentre le altre restavano inattive. Per un'azienda in rapida evoluzione che costruisce infrastrutture di IA fondamentali, queste inefficienze andavano oltre il semplice disagio; rallentavano direttamente la roadmap di prodotto e la capacità di rilasciare servizi di IA affidabili.
Questo ha reso evidente una cosa: avevano bisogno di un database vettoriale molto più scalabile e resiliente, capace di supportare una crescita rapida e sistemi RAG di livello production-grade senza un costante intervento operativo.
Il percorso verso il database vettoriale Zilliz Cloud
Man mano che i limiti della loro infrastruttura vettoriale esistente diventavano sempre più evidenti, il team ha iniziato a valutare alternative scalabili e affidabili. I loro criteri si concentravano su sharding automatico, scalabilità orizzontale senza sforzo, capacità di ricerca ibrida per supportare carichi di lavoro multilingue e affidabilità di livello enterprise. Hanno testato più piattaforme rispetto ai loro requisiti di produzione, inclusi 40–50 QPS con latenza inferiore a 300 ms per vettori superiori a 3.500 dimensioni.
Zilliz Cloud si è distinto per la sua capacità di distribuire i carichi di lavoro in modo uniforme, eliminare il resharding manuale e supportare una scalabilità rapida senza sovraccarico operativo. Le funzionalità di ricerca vettoriale ibrida e full-text della piattaforma si sono rivelate particolarmente preziose per i loro scenari di retrieval multilingue, in cui l’accuratezza e la comprensione contestuale incidono direttamente sulle prestazioni dei modelli a valle.
Il team ha osservato che Zilliz Cloud non solo ha soddisfatto i loro benchmark tecnici, ma ha anche fornito l’affidabilità e la scalabilità necessarie per supportare un sistema RAG in rapida crescita al servizio di milioni di utenti. Ha offerto le fondamenta di cui avevano bisogno per accelerare la loro roadmap, rimanendo al contempo concentrati sulla creazione di esperienze di IA multilingue di alta qualità.
Dettagli di implementazione
Zilliz Cloud è diventato la spina dorsale dell’infrastruttura RAG del cliente, alimentando l’IA multilingue attraverso una ricerca vettoriale ad alte prestazioni. Il loro sistema opera su embedding con oltre 3.500 dimensioni—molto più elevati rispetto alle implementazioni RAG tipiche—dopo che ampi esperimenti hanno dimostrato che i vettori a dimensionalità inferiore erano insufficienti per catturare la complessità linguistica richiesta nei loro casi d’uso.
I loro requisiti prestazionali erano impegnativi: sostenere 40–50 QPS con una latenza end-to-end inferiore a 300 ms, mantenendo al contempo l’efficienza dei costi. La configurazione precedente, basata su un database vettoriale open-source, faticava a soddisfare questi benchmark. Nonostante l’esecuzione di un cluster multi-nodo, solo un singolo nodo gestiva la maggior parte del carico di lavoro a causa di una distribuzione non uniforme dei dati, creando significativi colli di bottiglia operativi e sfide di scalabilità.
Con Zilliz Cloud, il miglioramento è stato immediato. I segmenti di dati vengono bilanciati automaticamente tra i nodi, eliminando il processo manuale di resharding di 2–3 ore che in precedenza aveva rallentato le operazioni di ingegneria. Le funzionalità di ricerca ibrida della piattaforma si sono rivelate particolarmente utili, consentendo loro di combinare la similarità semantica con la corrispondenza basata su parole chiave per offrire un retrieval più accurato.
Zilliz Cloud li ha inoltre aiutati a raggiungere un migliore equilibrio tra prestazioni, recall e costi. La loro soluzione precedente si era basata su una quantizzazione aggressiva per ridurre le spese, ma il compromesso sul recall degradava la qualità dei risultati di ricerca—un compromesso inaccettabile per le loro applicazioni multilingue. Il motore Cardinal search di Zilliz Cloud ha ripristinato i livelli di recall di cui avevano bisogno, rimanendo entro i limiti di budget.
Guardando al futuro, il team si sta preparando ad adottare la funzionalità RaBitQ di Zilliz Cloud, una tecnologia avanzata di quantizzazione a 1 bit progettata per offrire prestazioni superiori ed efficienza dei costi senza sacrificare il recall. Questo offre loro un percorso chiaro per scalare ulteriormente i loro carichi di lavoro RAG senza dover ristrutturare ripetutamente la loro infrastruttura.
Soprattutto, il passaggio a Zilliz Cloud ha liberato il loro team di ingegneria dalla manutenzione costante del database, consentendo loro di reindirizzare gli sforzi verso il miglioramento della qualità dei modelli e delle capacità del sistema.
Impatto oltre la tecnologia: rendere l’IA veramente indiana
Oggi, il sistema del cliente basato su RAG supporta agenti di IA multilingue a cui gli utenti possono accedere tramite applicazioni vocali o di messaggistica. La loro API consente agli sviluppatori di abilitare o disabilitare il grounding fattuale in base alle esigenze di ciascun caso d’uso—bilanciando velocità e accuratezza con un semplice interruttore di configurazione. Quando il grounding è abilitato, gli utenti ricevono risposte supportate da una fonte di conoscenza affidabile, migliorando l’affidabilità su un’ampia gamma di argomenti e lingue.
Questa capacità ha un impatto concreto significativo nel mondo reale. Persone di diverse regioni possono porre domande nella loro lingua preferita e ricevere risposte accurate e contestualmente appropriate in pochi secondi. Rappresenta un passo verso rendere l'AI accessibile a comunità che storicamente sono state poco servite dai modelli mainstream, e mette in evidenza come la giusta infrastruttura di database vettoriale possa consentire ai sistemi di AI di fornire risultati affidabili su larga scala.
Per il cliente, Zilliz Cloud è diventato un componente fondamentale di questa visione, aiutandolo a offrire esperienze di AI basate su dati concreti e affidabili senza compromettere prestazioni o agilità. Eliminando gli oneri operativi e migliorando l'accuratezza del recupero, Zilliz Cloud ha permesso al loro team di concentrarsi su ciò che conta di più: costruire sistemi di AI che riflettano davvero la diversità linguistica e culturale dei loro utenti.