Moldando o Amanhã: Como o Milvus Impulsiona a Ambição Multimídia da Shopee
No mundo do e-commerce, manter-se à frente exige mais do que apenas uma interface amigável e uma ampla variedade de produtos. Shopee, uma plataforma líder no Sudeste Asiático e na América Latina, compreendeu o cenário em evolução e embarcou em uma jornada inovadora para transformar seu negócio de Compreensão Multimídia (MMU). Para competir com gigantes de vídeos curtos como o TikTok e proteger sua participação no mercado de e-commerce, a Shopee se aventurou no mundo dos serviços de vídeos curtos. Neste blog, vamos nos aprofundar nos desafios enfrentados pela Shoppee durante esse processo e em como o Milvus ajudou o negócio multimídia da Shopee.
O dilema de dados da Shopee
À medida que a Shopee mergulhava no mundo multimídia, enfrentou um desafio significativo – lidar com enormes quantidades de dados não estruturados, incluindo vídeos, imagens, áudio e texto. Os bancos de dados relacionais que a Shopee usava anteriormente tinham dificuldade com a complexidade de todos os dados não estruturados, levando a equipe a explorar uma stack tecnológica robusta que pudesse armazenar, processar, pesquisar e aproveitar esses dados com eficiência. bancos de dados vetoriais são uma das partes mais importantes dessa exploração.
Somando-se à complexidade estavam os sistemas internos da Shopee – recall de vídeos, deduplicação de vídeos e recomendações de vídeos – cada um criado com tecnologias diferentes e dependendo fortemente de capacidades de busca vetorial. A Shopee precisava de uma solução perfeitamente integrada a esses sistemas e a várias stacks tecnológicas.
Milvus surge como a opção perfeita
Depois de explorar minuciosamente as opções disponíveis, o Milvus se destacou por sua capacidade de lidar com bilhões de vetores, escalabilidade e integração perfeita com o ecossistema interno da Shopee. O Milvus oferecia uma arquitetura cloud-native, facilitando a configuração de sistemas de recuperação vetorial do zero.
A equipe da Shopee também adorou a rica oferta de recursos do Milvus, incluindo processamento distribuído, suporte a GPU, atualizações incrementais e suporte escalar, tornando-o uma escolha ideal para construir um mecanismo de busca vetorial altamente escalável e performático.
A migração do Milvus 1.x para o Milvus 2.x
A jornada da Shopee com o Milvus passou por uma migração da versão 1.x para a 2.x. Inicialmente eficiente, a versão 1.x enfrentou desafios à medida que o negócio da Shopee escalava. Problemas de latência surgiram devido à distribuição desigual de segmentos entre nós somente leitura. A migração para o Milvus 2.x marcou um ponto de virada.
A estabilidade, a escalabilidade e os recursos multi-réplica aprimorados nas versões Milvus 2.x resultaram em serviços de recuperação de baixa latência e alta disponibilidade. A arquitetura cloud-native das versões Milvus 2.x introduziu recursos econômicos de logging e monitoramento, simplificando as operações da Shopee.
O uso do Milvus também elevou as capacidades de busca em tempo real da Shopee a níveis sem precedentes. Uma ilustração marcante desse aprimoramento é evidente no sistema de recall de vídeos. O Milvus integra perfeitamente o recall instantâneo de vídeos aos sistemas de recomendação de vídeos da Shopee, contribuindo para uma melhor experiência do usuário para milhões de pessoas em todo o mundo. Além disso, o Milvus simplificou significativamente a recuperação de dados offline, um aspecto crítico para processos de correspondência de vídeos por direitos autorais e deduplicação de vídeos. Seu papel no reconhecimento de conteúdo original e na identificação de vídeos duplicados garante que o conteúdo mantenha sua atualidade e autenticidade, aumentando, em última análise, a satisfação do usuário.
Agora, a Shopee está usando o Milvus 2.2 em produção e está considerando atualizar para as versões mais recentes para obter desempenho aprimorado e recursos mais ricos, como Mmap, indexação por GPU e busca por intervalo.
Moldando o futuro do e-commerce com Milvus
Com o Milvus, a Shopee vislumbra um futuro em que a compreensão multimídia se integra perfeitamente à experiência do usuário, abrindo novos caminhos no e-commerce. À medida que a Shopee continua a evoluir, o Milvus permanece um parceiro próximo, pronto para atender a demandas de IA cada vez mais sofisticadas.
Continue lendo

VDBBench Adds Cost-Aware Benchmarking for Vector Databases
Compare Zilliz Cloud, Pinecone, and turbopuffer with VDBBench cost-aware vector database benchmarks across latency, freshness, multitenancy, and cold starts.

Zilliz Skills Breakdown: How AI Agents Master Vector Databases
Zilliz's Milvus Skill (pymilvus, 7 files) and Zilliz Cloud Skill (zilliz-cli, 14 modules) bring vector-DB dev and ops into one Claude Code session.

Migrating from S3 Vectors to Zilliz Cloud: Unlocking the Power of Tiered Storage
Learn how Zilliz Cloud bridges cost and performance with tiered storage and enterprise-grade features, and how to migrate data from AWS S3 Vectors to Zilliz Cloud.



