Zilliz Cloud Pipelines 2월 릴리스 - 타사 임베딩 모델 및 사용성 개선!
유연하고 고품질의 검색과 DevOps 부담 제로로 RAG 애플리케이션을 강화할 수 있도록 흥미로운 기능으로 가득한 Zilliz Cloud Pipelines의 중요한 업데이트를 공개하게 되어 매우 기쁩니다.
2월 릴리스는 두 가지 핵심 영역에 중점을 두었습니다: 임베딩 모델과 사용 편의성.
OpenAI 및 Voyage AI의 새로운 임베딩 모델
OpenAI와 Voyage AI의 3rd-party 임베딩 모델 추가로, Zilliz Cloud Pipelines는 이제 6개의 임베딩 모델(영어 모델 5개와 중국어 모델 1개)이라는 유연한 옵션을 제공합니다! 스토리지 비용, 검색 품질 또는 지연 시간의 균형 중 무엇에 중점을 두든, 적합한 선택지가 있습니다:
- 품질과 오버헤드의 균형:
openai/text-embedding-3-small은 더 낮은 차원의 벡터를 생성하는 매우 효율적인 모델로 경쟁력 있는 품질을 제공합니다. 추론 및 스토리지 오버헤드가 가장 작습니다. - 특정 작업에 대한 최고의 성능을 찾는 경우:
voyageai/voyage-code-2는 소스 코드와 기술 문서를 포함한 코드 집약적 텍스트에서 뛰어난 검색 품질을 제공합니다. - 수집 및 쿼리 서빙에서 네트워크 지연 시간에 민감한 경우: 벡터 데이터베이스와 동일한 네트워크 환경에 함께 배치되어 최상의 엔드투엔드 수집 및 쿼리 지연 시간을 달성하는 뛰어난 범용 모델인
zilliz/bge-base-en-v1.5를 선택하세요.
| 임베딩 모델 | 설명 |
|---|---|
| zilliz/bge-base-en-v1.5 | BAAI에서 출시한 이 최첨단 오픈 소스 모델은 Zilliz Cloud에서 호스팅되며 벡터 데이터베이스와 함께 배치되어 우수한 품질과 최고의 네트워크 지연 시간을 제공합니다. 이는 language가 ENGLISH일 때 기본 임베딩 모델입니다. |
| voyageai/voyage-2 | Voyage AI에서 호스팅합니다. 이 범용 모델은 설명 텍스트와 코드가 포함된 기술 문서 검색에 탁월합니다. 더 가벼운 버전인 voyage-lite-02-instruct는 MTEB leaderboard.에서 최상위권에 올랐습니다. 이 모델은 language가 ENGLISH일 때만 사용할 수 있습니다. |
| voyageai/voyage-code-2 | Voyage AI에서 호스팅합니다. 이 모델은 프로그래밍 코드에 최적화되어 코드 블록 검색에 뛰어난 품질을 제공합니다. 이 모델은 language가 ENGLISH일 때만 사용할 수 있습니다. |
| openai/text-embedding-3-small | OpenAI에서 호스팅합니다. 이 매우 효율적인 임베딩 모델은 이전 모델인 text-embedding-ada-002보다 더 강력한 성능을 제공하며 추론 비용과 품질의 균형을 맞춥니다. 이 모델은 language가 ENGLISH일 때만 사용할 수 있습니다. |
| openai/text-embedding-3-large | OpenAI에서 호스팅합니다. 이는 OpenAI의 최고 성능 모델입니다. text-embedding-ada-002와 비교하여 MTEB 점수가 61.0%에서 64.6%로 증가했습니다. 이 모델은 language가 ENGLISH일 때만 사용할 수 있습니다. |
| zilliz/bge-base-zh-v1.5 | BAAI에서 출시한 이 최첨단 오픈 소스 모델은 Zilliz Cloud에서 호스팅되며 벡터 데이터베이스와 함께 배치되어 우수한 품질과 최고의 네트워크 지연 시간을 제공합니다. 이는 language가 CHINESE일 때 기본 임베딩 모델입니다. |
더 나은 온보딩 경험을 위한 향상된 사용성
검색을 위한 원스톱 솔루션으로서, 저희는 개발 및 온보딩 단계 모두에서 Zilliz Cloud Pipelines의 최고의 개발자 경험을 제공하는 것을 목표로 합니다. 이번 릴리스에서는 새로운 "Run Pipeline" 페이지와 로컬 파일 업로드 기능이 추가되었습니다. 또한 GCP us-west-2 리전의 모든 전용 벡터 DB 클러스터에 대한 지원도 추가되어, pipelines 기능은 더 이상 Serverless free plan에만 제한되지 않습니다.
Pipeline 실행을 위한 새로운 UX
새로 생성한 pipelines를 테스트할 때, 몇 번의 클릭만으로 바로 시도해보고 싶은 마음을 잘 알고 있습니다. 새롭게 설계된 "Run Pipeline" 페이지를 통해 이제 pipelines 기능을 더욱 쉽게 테스트할 수 있습니다. 왼쪽 패널에 모든 pipelines를 컬렉션별로 정리했습니다. 왼쪽 패널에서 pipeline을 선택하고 시험 실행하여 문서를 수집하거나 검색 쿼리를 수행할 수 있습니다. UI에 pipeline 유형이 표시되므로 이를 빠르게 구분할 수 있습니다.
로컬 파일 업로드
프로덕션 환경에서는 오브젝트 스토어에서 문서를 수집하는 것이 편리하고 안전하지만, 많은 개발자는 개발 중 편의를 위해 로컬 파일 업로드를 선호합니다. 이번 릴리스에서는 S3 및 GCS에 더해 로컬 파일 업로드를 지원합니다. "Run Pipeline" UI에서 "Attach File" 버튼을 클릭하여 로컬 파일을 직접 수집할 수 있습니다.
전용 벡터 데이터베이스 클러스터 지원
Zilliz Cloud Pipelines 출시 이후, 더 다양한 유형의 벡터 데이터베이스 클러스터로 서비스를 확장해 달라는 사용자 피드백을 받아왔습니다. 이번 릴리스에서 이 제한을 제거하게 되어 기쁩니다. 이제 Zilliz Cloud Pipelines는 Serverless 및 Dedicated를 포함하여 GCP us-west-2 리전의 모든 종류의 벡터 데이터베이스 클러스터와 함께 작동할 수 있습니다. 향후 릴리스에서는 AWS, Azure, Alicloud를 포함해 더 많은 클라우드와 리전으로 서비스를 확장할 예정입니다.
전용 클러스터 지원을 통해 편리한 원스톱 검색 서비스인 Zilliz Cloud Pipelines의 이점을 누리면서 벡터 검색의 향상된 성능과 안정성을 경험할 수 있습니다.
지금 Zilliz Cloud Pipelines 시작하기
이것으로 Zilliz Cloud Pipelines 2월 릴리스의 내용을 마무리합니다: 선택할 수 있는 더 많은 임베딩 모델, 더 나은 사용자 경험, 로컬 파일 업로드, 전용 클러스터 지원입니다.
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