ZillizがForrester Wave™ Vector Database Reportでリーダーに選出される

開発者の皆さん、AIファンの皆さん、こんにちは!Zillizでは素晴らしいニュースを共有し、興奮しています。お気に入りのコーディングドリンクを持って、始めよう!
🏆 トップ・オブ・ザ・パック
テクノロジー業界で最も有名な調査会社の1つであるForrester社が、2024 Wave™ レポート for Vector Database Providers を発表しました!🎉
何が違うのか?
Forrester社のレポートでは、Zillizの「クラウド・スケーラビリティを実現する最先端の高性能データベース」が評価されました。しかし、私たちの素晴らしい開発者コミュニティにとって、それは何を意味するのでしょうか?
高速検索:超高速データ検索を意味します。
効率的な管理:データベースをいじる時間を減らし、クールなものを作る時間を増やしましょう。
ストレージの最適化!
私たちは、お客様のリアルタイムAIアプリケーションをサポートするために、ベクトル処理と検索において卓越したスピードと効率を提供し、イノベーションの最前線にいることを誇りに思っています。私たちのソリューションが、高度なAIアプリケーションのためのハイエンド・パフォーマンスと広範なベクトル埋め込みデータへの低レイテンシー・アクセスを優先するのに特に適しているのは、私たちのコミュニティである皆様からのフィードバックのおかげです。
💪 数値は嘘をつかない
私たちは、皆様にとって重要な基準で高得点を獲得しました:
ベクトルの次元数
ベクトルインデックス
パフォーマンス
スケーラビリティ
翻訳?次のAIアプリの構築でも、既存プロジェクトのスケールアップでも、Zillizにお任せください!
ZillizはForrester Wave™ Vector Database Reportでリーダーに選ばれました】(https://assets.zilliz.com/Zilliz_Leader_36892d06f9.jpg)
🌟 オープンソースを中核に
世界で最も人気のあるオープンソースのベクターデータベースであるMilvusの制作者として、私たちは皆のためのイノベーションに取り組んでいます。皆様の貢献とフィードバックが私たちの進歩の原動力であり、そのことにとても感謝しています!🙏
リファレンスのお客様から、強力なオープンソースの基盤、リーズナブルなコスト、スピード、テクニカルサポート、信頼性、スケーラビリティを評価していただき、感激しています。これは、私たちがお客様のニーズに応えるために正しい道を歩んでいることの証明です。
🔮 次のページ
私たちはまだ終わっていません。私たちのロードマップには
分散インデックス
高度な結果再ランキング
より多くの管理ツール
より多くのデータセキュリティ認証
マルチクラウド対応
より多くのデータインテリジェンス
ありがとう!
私たちの素晴らしい開発者、ユーザー、サポーターのコミュニティへ - これは私たち同様、皆さんのものです。皆様からの信頼、フィードバック、そして私たちの技術の革新的な使用は、私たちがベクターデータベースで可能なことの限界を押し広げ続ける原動力となっています。
🚀始める?
Zillizのユーザー、またはベクターに興味がある方、AIやMLプロジェクトにZillizがどのようなことができるかを知る絶好の機会です。ドキュメント、コミュニティフォーラム、チュートリアルをご覧ください。また、Zilliz Cloudの違いを体験してみたい方は、無料アカウントを申請する。
一緒にAIを構築しましょう!💻✨
乾杯
クリス・チュリロ
読み続けて

AI Video Editing Software: Revolutionizing Video Tech Through Intelligent Search and Automation
Learn how to build AI-powered video editing tools using CLIP, ResNet, and vector databases. Discover implementation steps for intelligent search, automated tagging, and scalable video processing.

Matryoshka Representation Learning Explained: The Method Behind OpenAI’s Efficient Text Embeddings
Matryoshka Representation Learning (MRL) is a method for generating hierarchical, nested embeddings that capture information at multiple levels of abstraction.

Deploying a Multimodal RAG System Using vLLM and Milvus
This blog will guide you through creating a Multimodal RAG with Milvus and vLLM.