Dal Database Vettoriale al Vector Lakebase

May, 2026

Dal database vettoriale al Vector Lakebase

Un sistema di IA in produzione esegue più di un carico di lavoro alla volta. Il serving live richiede recupero in millisecondi a una cifra a 1000+ QPS. Dietro le quinte, gli stessi dati vengono estratti per il lavoro offline — deduplicazione semantica, clustering, curatela dei dataset e analisi della qualità su feedback e log — a una scala da uno a tre ordini di grandezza superiore, e inattiva per la maggior parte del tempo. La maggior parte dei team mette insieme tutto questo attraverso sistemi separati, pipeline separate e storage separato. Ogni volta che il modello dei dati evolve, la complessità aumenta.

Vector Lakebase è il prossimo capitolo di Zilliz Cloud. Un data plane basato su S3 contiene una sola volta i tuoi dati multimodali, vettori e indici, e tre modalità di calcolo — serving in tempo reale, scoperta iterativa e analisi batch — li leggono zero-copy. La ricerca vettoriale non viene sostituita; viene estesa su una base costruita per il resto del ciclo dei dati dell'IA.

Cosa contiene la guida

Un solo data plane, tre modalità di carico di lavoro — e perché un database vettoriale da solo non copre più il ciclo dell'IA
Le cinque capacità che definiscono un Vector Lakebase, inclusa la ricerca on-demand a ~1/15 del costo del serverless e l'indicizzazione zero-copy sul tuo lake esistente
Dove è già in esecuzione in produzione — knowledge base per agenti, ricerca su scala web, deduplicazione di corpus, preparazione dei training set

Autore: Robert Guo, VP of Product at Zilliz e uno degli architetti di Milvus.

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