IA do mundo real, construída com Zilliz
Veja como as equipas utilizam o Zilliz e o Milvus para enviar RAG, pesquisa, recomendações e agentes de IA em produção. Encontre a história que corresponde à sua pilha de IA.
Exa cria mecanismo de busca de entidades para agentes de IA
- Productivity
- Semantic Search
- From Pinecone
- <200ms de latência de busca
- Latência da busca neural da Exa reduzida de segundos para menos de 200 ms com a busca híbrida da Zilliz
- Alta confiabilidade
- Incidentes operacionais quase nulos, liberando tempo de engenharia para o trabalho no produto
- Tempo de inatividade zero para alterações de esquema
- Novos campos filtráveis e metadados podem ser adicionados sem reconstruir índices ou colocar coleções offline
A OpenEvidence impulsiona a IA médica
- Healthcare
- From Pinecone
- From Elasticsearch
- < 10 ms
- Latência de Busca com Alta Revocação
- 4.000 QPS
- Tráfego de Busca Vetorial em Carga Máxima
- Mais de 800.000
- Clínicos Verificados Atendidos com Respostas de Qualidade
- Mais de 25 milhões
- Consultas Todos os Meses
Filevine: Transformando a Gestão de Casos Jurídicos com Busca Vetorial
- Legal
- RAG
- Semantic Search
- From Milvus
- From Qdrant
- 30 bilhões de vetores
- Gerenciado em milhões de documentos
- Arquitetura de Busca Semântica
- Conectando conceitos entre documentos mesmo quando a terminologia exata difere.
- 60-80%
- Tempo economizado ao consumir, digerir e identificar pontos de dados relevantes
- Segurança de nível empresarial
- A certificação SOC 2 Tipo 2 da Zilliz proporcionou a confiança necessária para lidar com informações jurídicas sensíveis.
A MiniMax escala IA em tempo real e deduplicação em escala de trilhões
- AI Models
- latência de 30 ms a mais de 5.000 QPS
- para recomendações em tempo real
- redução de custos de 3–5×
- em fluxos de trabalho de deduplicação de dados de treinamento
- 2× mais rápido no pré-processamento de dados de LLM
- comparado a sistemas MapReduce legados
- Deduplicação de dados em escala de petabytes
- usando o mecanismo nativo MinHash + LSH
Choosing a vector database for ANN search at Reddit
- Media
- Semantic Search
- ~340M
- Milvus 2.4 test vectors
- 100 QPS
- Query load during ingest
- Ingest isolation
- Less query impact during ingest
- Auto rebalance
- When adding replicas
Consensus cria busca acadêmica agêntica em 400M+ fontes acadêmicas
- Productivity
- 400M+
- Fontes acadêmicas pesquisáveis
- ~45 ms
- Latência P99 de dense retrieval em produção
- 14% maior
- precisão nos resultados de busca após adicionar a busca semântica
- 4× maior
- vetores por apenas 2,5× o tamanho do cluster, sem penalidade de latência
A Airtable construiu e escalou a infraestrutura vetorial
- Productivity
- Semantic Search
- Consultas de baixa latência
- desempenho previsível é fundamental para a confiança do usuário
- Gravações de alta taxa de transferência
- bases mudam constantemente, e os embeddings devem permanecer sincronizados
- Escalabilidade horizontal
- o sistema deve suportar milhões de bases independentes
Plaud Potencializa Memória de Agente em Escala Bilionária
- Productivity
- RAG
- < 200 ms
- Latência média de recall
- 10B+
- Blocos de vetores por região, com espaço para crescer
- Em dias
- Backfill de dados históricos em escala de bilhões, sem interrupção de serviço
- Zero tempo de inatividade
- Alterações de schema e atualizações de cluster em um aplicativo sempre ativo
10B-scale retrieval platform for 100+ use cases
- Ecommerce
- 10B+
- Production vectors
- 2B+
- Vectors per collection
- 8.1ms
- P99; 100M × 768D; ~1K QPS
- 100+
- Use cases on one platform
Uma Plataforma de Música Líder Mundial Pesquisa Mais de 100 Milhões de Músicas por Som e Letras
- Media
- Multimodal Search
- From Elasticsearch
- 100M+ faixas
- Todo o catálogo incorporado e pesquisável, incluindo a cauda longa.
- ~10 ms P99
- Uma correspondência entre bilhões de embeddings de áudio, a centenas de buscas por segundo.
- Pelo som e pelo significado
- Encontre uma música a partir de um cantarolar, um clipe ou uma letra parafraseada, não apenas o seu título.
Bosch alcança redução de custos de 80% e eficiência de busca otimizada
- Energy
- 80%
- Redução nos custos de coleta de dados
- ~US$ 1,4 mi
- Redução nos Custos Anuais de Armazenamento
- Nível de milissegundos
- Recuperação de Bilhões de Pontos de Dados com uma Arquitetura Escalável
O Trip.com Group torna a busca por hotéis perfeita para viajantes em todo o mundo
- Ecommerce
- Pesquisa mais inteligente e orientada por intenção
- Oferece resultados de hotéis precisos e multilíngues que entendem a intenção do viajante — não apenas palavras-chave.
- Inovação mais rápida, menor sobrecarga
- Elimina as tarefas de gerenciamento e dimensionamento de clusters, liberando as equipes para se concentrarem na inovação.
- Otimização de latência <100 ms
- Oferece busca de hotéis em tempo real, extremamente rápida, com tempos de resposta P99.9 abaixo de 100 ms.
- Escalabilidade Global Contínua
- Impulsiona a busca em tempo real em centenas de milhões de anúncios com confiabilidade empresarial e baixa latência.
“Zilliz gave us real-time retrieval for our AI search system at scale with tight latency targets. It freed up engineering cycles and let us focus on improving reasoning on the model side, not managing infrastructure.”
“Zilliz Cloud has helped us create a strong foundation behind the scenes as we continue to grow and serve hundreds of thousands of clinicians.”
“Zilliz helps our teams deliver fast, reliable retrieval across complex legal workflows, so customers can find the context they need when it matters.”
“Milvus and Zilliz make it practical to power fast semantic retrieval across meeting intelligence workflows.”
“Zilliz supports high-scale search experiences where latency and reliability are critical.”
“Zilliz gives product teams a strong retrieval foundation for building AI-native workflows on structured and unstructured data.”
“Zilliz helps us match people with the right opportunities through fast, relevant AI search.”