A infraestrutura por trás de um bilhão de vozes: como um importante provedor de LLM e a Zilliz estão impulsionando um futuro de IA multilíngue na Índia
<300 ms
Latência de ponta a ponta a 40-50 QPS em dezenas de milhões de vetores.
Mais de 3.500 dimensões
Dezenas de milhões de vetores de alta dimensionalidade servidos com eficiência para recuperação semântica multilíngue.
Refragmentação Automática
Rebalanceamento contínuo de dados e carga entre nós à medida que o sistema escala.
Compensações equilibradas
Um resultado bem equilibrado entre desempenho, recall e custo.
Sobre a Empresa
O cliente é uma empresa líder em IA generativa na Índia, focada na criação de tecnologias de linguagem multilíngues que apoiam a rica diversidade linguística do país. Sua plataforma abrange grandes modelos de linguagem, reconhecimento de fala, síntese de fala, tradução e APIs amigáveis para desenvolvedores que impulsionam agentes conversacionais e aplicações voice-first nos setores público e privado. Ao combinar modelos treinados localmente com recuperação fundamentada em fontes de conhecimento confiáveis, eles entregam sistemas de IA capazes de produzir respostas precisas e culturalmente alinhadas em escala nacional.
À medida que seu sistema RAG multilíngue amadureceu, a equipe encontrou gargalos crescentes de infraestrutura — de embeddings de alta dimensionalidade e distribuição desigual de cargas de trabalho ao aumento da sobrecarga operacional. O Zilliz Cloud resolveu esses desafios com escalabilidade automatizada, busca híbrida e recuperação de alto desempenho, eliminando a manutenção manual e restaurando a precisão necessária para IA multilíngue em larga escala. Hoje, essa parceria serve como uma base crítica para a missão da empresa de entregar experiências de IA fundamentadas e confiáveis a usuários em todo o país.
O Desafio de Fundamentar a Verdade em Escala
Construir IA para uma população linguisticamente diversa introduz complexidades que a maioria dos grandes modelos de linguagem não foi projetada para lidar. Embora muitos modelos tenham bom desempenho em inglês e em um punhado de idiomas com muitos recursos, eles frequentemente têm dificuldade com idiomas menos representados em conjuntos de dados globais de treinamento. Essa incompatibilidade pode levar a alucinações, interpretações equivocadas e respostas inconsistentes — problemas que impactam diretamente a confiança do usuário, especialmente quando as pessoas esperam respostas precisas e fundamentadas em seu idioma local.
Para resolver isso, o cliente desenvolveu um sistema de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) baseado na Wikipedia que enriquece seus modelos com contexto factual em tempo real. Em vez de depender exclusivamente dos pesos do modelo, cada consulta recupera as informações mais relevantes de uma base de conhecimento curada antes de gerar uma resposta. Isso reduz drasticamente as alucinações e melhora a precisão factual, especialmente para perguntas culturalmente específicas ou com nuances regionais.
No entanto, escalar esse sistema rapidamente revelou desafios de infraestrutura mais profundos. A equipe precisava processar todo o corpus da Wikipedia, transformando milhões de artigos em vetores de alta dimensionalidade — dezenas de milhões no total, cada um com milhares de dimensões — que precisavam ser pesquisados em bem menos de 300 milissegundos. O volume, a dimensionalidade e os requisitos de latência em tempo real colocaram uma enorme pressão sobre o banco de dados vetorial subjacente.
Sua configuração inicial, construída com Qdrant e algumas outras ferramentas open-source, funcionava, mas vinha com uma sobrecarga operacional significativa. A escalabilidade exigia reparticionamento manual, que podia levar horas, e a distribuição de cargas de trabalho entre os nós era inconsistente — muitas vezes deixando uma máquina sobrecarregada enquanto outras ficavam ociosas. Para uma empresa em rápido movimento que constrói infraestrutura fundamental de IA, essas ineficiências iam além de um inconveniente; elas desaceleravam diretamente seu roadmap de produto e sua capacidade de entregar serviços de IA confiáveis.
Isso deixou claro: eles precisavam de um banco de dados vetorial muito mais escalável e resiliente, capaz de dar suporte ao crescimento rápido e a sistemas RAG de nível de produção sem intervenção operacional constante.
A Jornada para o Banco de Dados Vetorial Zilliz Cloud
À medida que as limitações de sua infraestrutura vetorial existente se tornavam cada vez mais aparentes, a equipe começou a avaliar alternativas escaláveis e confiáveis. Seus critérios se concentravam em particionamento automático, escalabilidade horizontal sem esforço, recursos de busca híbrida para dar suporte a cargas de trabalho multilíngues e confiabilidade de nível empresarial. Eles testaram múltiplas plataformas em relação aos seus requisitos de produção, incluindo 40–50 QPS com latência abaixo de 300 ms para vetores com mais de 3.500 dimensões.
A Zilliz Cloud se destacou por sua capacidade de distribuir cargas de trabalho de forma uniforme, eliminar o reshardeamento manual e oferecer suporte a uma escalabilidade rápida sem sobrecarga operacional. Os recursos de busca vetorial híbrida e busca de texto completo da plataforma foram especialmente valiosos para seus cenários de recuperação multilíngue, nos quais a precisão e a compreensão contextual impactam diretamente o desempenho do modelo a jusante.
A equipe observou que a Zilliz Cloud não apenas atendeu aos seus benchmarks técnicos, mas também forneceu a confiabilidade e a escalabilidade necessárias para dar suporte a um sistema RAG em rápido crescimento que atende milhões de usuários. Ela ofereceu a base de que precisavam para acelerar seu roadmap enquanto permaneciam focados em criar experiências de IA multilíngue de alta qualidade.
Detalhes da implementação
Zilliz Cloud tornou-se a espinha dorsal da infraestrutura RAG do cliente, impulsionando a IA multilíngue por meio de busca vetorial de alto desempenho. Seu sistema opera com embeddings com mais de 3.500 dimensões — muito acima das implementações RAG típicas — depois que experimentos extensivos mostraram que vetores de menor dimensionalidade eram insuficientes para capturar a complexidade linguística exigida em seus casos de uso.
Seus requisitos de desempenho eram exigentes: sustentar 40–50 QPS com latência de ponta a ponta abaixo de 300 ms, tudo isso mantendo eficiência de custos. A configuração anterior, baseada em um banco de dados vetorial de código aberto, tinha dificuldade para atender a esses benchmarks. Apesar de executar um cluster multinó, apenas um único nó lidava com a maior parte da carga de trabalho devido à distribuição desigual dos dados, criando gargalos operacionais significativos e desafios de escalabilidade.
Com a Zilliz Cloud, a melhoria foi imediata. Os segmentos de dados são balanceados automaticamente entre os nós, eliminando o processo manual de reshardeamento de 2–3 horas que anteriormente desacelerava as operações de engenharia. Os recursos de busca híbrida da plataforma foram especialmente úteis, permitindo combinar similaridade semântica com correspondência baseada em palavras-chave para oferecer uma recuperação mais precisa.
A Zilliz Cloud também os ajudou a alcançar um equilíbrio melhor entre desempenho, recall e custo. A solução anterior dependia de quantização agressiva para reduzir despesas, mas a compensação em recall degradava a qualidade dos resultados de busca — um compromisso inaceitável para suas aplicações multilíngues. O mecanismo Cardinal search da Zilliz Cloud restaurou os níveis de recall de que precisavam, mantendo-se dentro dos limites orçamentários.
Olhando para o futuro, a equipe está se preparando para adotar o recurso RaBitQ da Zilliz Cloud, uma tecnologia avançada de quantização de 1 bit projetada para oferecer desempenho superior e eficiência de custos sem sacrificar o recall. Isso lhes dá um caminho claro para escalar ainda mais suas cargas de trabalho RAG sem reestruturar repetidamente sua infraestrutura.
Mais importante ainda, a migração para a Zilliz Cloud liberou a equipe de engenharia da manutenção constante do banco de dados, permitindo que redirecionassem seus esforços para o avanço da qualidade dos modelos e das capacidades do sistema.
Impacto além da tecnologia: tornando a IA verdadeiramente indiana
Hoje, o sistema do cliente baseado em RAG oferece suporte a agentes de IA multilíngues que os usuários podem acessar por meio de aplicações de voz ou mensagens. Sua API permite que desenvolvedores ativem ou desativem o grounding factual com base nas necessidades de cada caso de uso — equilibrando velocidade e precisão com uma simples alternância de configuração. Quando o grounding está ativado, os usuários recebem respostas apoiadas por uma fonte de conhecimento confiável, melhorando a confiabilidade em uma ampla variedade de tópicos e idiomas.
Essa capacidade tem um impacto significativo no mundo real. Pessoas em diferentes regiões podem fazer perguntas no idioma de sua preferência e receber respostas precisas e contextualmente adequadas em segundos. Ela representa um passo para tornar a IA acessível a comunidades que historicamente foram mal atendidas por modelos convencionais, e destaca como a infraestrutura certa de banco de dados vetorial pode capacitar sistemas de IA a entregar resultados confiáveis em escala.
Para o cliente, o Zilliz Cloud tornou-se um componente central dessa visão—ajudando-o a oferecer experiências de IA fundamentadas e confiáveis sem comprometer o desempenho ou a agilidade. Ao remover encargos operacionais e melhorar a precisão da recuperação, o Zilliz Cloud permitiu que sua equipe se concentrasse no que mais importa: criar sistemas de IA que realmente reflitam a diversidade linguística e cultural de seus usuários.