Democratizando a IA: tornando a busca vetorial poderosa e acessível
Nos últimos anos, você provavelmente nos ouviu falar sobre “Democratizar a IA” — especialmente quando se trata de busca vetorial. Mas o que realmente queremos dizer com isso?
Na Zilliz, acreditamos firmemente que, para a IA realmente prosperar, ferramentas essenciais como bancos de dados vetoriais sofisticados devem ser acessíveis aos desenvolvedores. Essas ferramentas revelam insights poderosos a partir de grandes volumes de dados não estruturados, impulsionando aplicações em diversos setores.
Nós entendemos — os orçamentos estão apertados. Sua equipe financeira não está distribuindo cheques em branco para novas tecnologias. É por isso que tornar a busca vetorial não apenas poderosa, mas também econômica, é uma prioridade máxima para nós. Quanto menor o custo da busca, mais você pode fazer com ela — seja para impulsionar recomendações mais ricas, escalar pipelines de geração aumentada por recuperação (RAG) ou simplesmente executar mais cargas de trabalho sem estourar o orçamento.
É aqui que entra em jogo um princípio econômico chamado Paradoxo de Jevons. Originalmente observado no século XIX, ele descreve como aumentar a eficiência de um recurso — como carvão, eletricidade ou, no nosso caso, computação — pode, na verdade, aumentar o uso geral. Quando a busca vetorial se torna mais acessível e econômica, as equipes conseguem executar mais experimentos, expandir seus casos de uso e, em última análise, processar mais dados. Em resumo: custo menor libera maior uso.
No Zilliz Cloud, oferecemos planos de preços flexíveis projetados para se ajustar ao seu orçamento e às suas necessidades de uso. Desde nossa opção serverless verdadeiramente pay-as-you-go até clusters dedicados em três níveis de preços, você pode escolher o que funciona melhor para suas aplicações — e expandir suas cargas de trabalho com confiança.
Mas a democratização não se trata apenas de ofertas comerciais. Sabemos que, às vezes, a versão open-source é a espinha dorsal de muitos projetos. É por isso que nosso lançamento mais recente, Milvus 2.6, entrega uma das soluções de banco de dados vetorial mais econômicas do mercado — reduzindo custos em infraestrutura, operações e tempo dos desenvolvedores, para que você possa escalar suas aplicações sem escalar suas contas.
Milvus 2.6: Criado para Escala, Projetado para Reduzir Custos
Hoje, estamos lançando o Milvus 2.6, dando continuidade à nossa missão de tornar a IA mais acessível ao reduzir os custos das soluções de dados vetoriais, com foco nestas três dimensões de economia: Economia Monetária, Eficiências Operacionais e Tempo dos Desenvolvedores.
Como o Milvus 2.6 Ajuda Você a Economizar Dinheiro
O Milvus 2.6 introduz várias inovações para economia de custos. Armazenamento em Camadas com Separação de Dados Quentes/Frios move automaticamente vetores acessados com frequência para armazenamento de alto desempenho e arquiva dados menos usados em locais mais econômicos—reduzindo os custos de armazenamento sem comprometer a velocidade de recuperação. Ele funciona de forma integrada com provedores como Cohesity, Pure Storage, MinIO e NetApp.
Compressão Vetorial Int8 e Quantização RabitQ reduzem significativamente os requisitos de memória, mantendo alta precisão. Woodpecker Write-Ahead Log (WAL) elimina a necessidade de filas de mensagens como Kafka ou Pulsar, oferecendo uma arquitetura sem disco que aumenta a velocidade de escrita enquanto reduz despesas de infraestrutura.
Tornando as Operações Mais Simples e Mais Baratas
O Milvus 2.6 simplifica o gerenciamento de infraestrutura com vários novos recursos. O Streaming Node permite ingestão de dados em tempo real sem filas de mensagens externas. CDC + BulkInsert simplifica a replicação entre regiões, enquanto o Formato Storage v2 e o suporte nativo a pacotes APT/YUM reduzem a sobrecarga operacional ao tornar instalações e upgrades mais fáceis e mais robustos.
Economizando Tempo dos Desenvolvedores com Ferramentas Integradas
O Milvus 2.6 melhora a produtividade com mais recursos prontos para uso. Data-In, Data-Out permite que texto bruto, imagens e áudio sejam ingeridos diretamente com inferência integrada — sem necessidade de pipeline de pré-processamento. Custom Reranker permite que você aplique sua própria lógica com campos escalares e UDFs. A Text & JSON Search integrada oferece suporte a tokenização avançada (por exemplo, para japonês/coreano), indexação por caminho JSON e consultas de correspondência/frase. Por fim, consultas de amostragem e agregação ajudam você a analisar dados rapidamente e iterar mais rápido durante o desenvolvimento.
Código aberto, transparente e confiável
O Milvus é totalmente open source sob a licença permissiva Apache 2.0. Não há caixas-pretas — desenvolvedores e organizações podem personalizar, auditar e contribuir conforme necessário.
O Milvus se tornou um dos bancos de dados vetoriais mais amplamente adotados do mundo, impulsionando aplicações de IA em escala para mais de 10.000 organizações. Mas esse tipo de impulso só acontece por causa da comunidade incrível por trás dele.
Para celebrar suas contribuições, lançamos recentemente o Milvus Ambassador Program — uma forma de destacar desenvolvedores que construíram algo incrível e querem compartilhá-lo com a comunidade mais ampla.
Em nossa essência, somos um grupo de desenvolvedores que acredita em transparência — compartilhando o bom, o ruim e o complicado que fica no meio. Não somos perfeitos, e não fingimos ser. Aprendemos construindo, quebrando e ajudando uns aos outros a crescer — e é exatamente isso que faz esta comunidade prosperar.
Pronto para experimentar uma busca vetorial econômica?
Quer você esteja apenas começando ou procurando escalar suas aplicações de IA, o Zilliz Cloud e o Milvus 2.6 oferecem as ferramentas para tornar a busca vetorial poderosa, acessível e escalável. Temos muitos recursos que a equipe criou, incluindo nossa documentação, bootcamps e tutoriais. Também oferecemos office hours privadas gratuitas para ajudar você com todas e quaisquer perguntas, ou você pode vir conversar com a equipe em nosso canal no Discord.
Venha construir conosco e vamos fazer essa mágica acontecer juntos.
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