De Banco de Dados Vetorial a Lakebase Vetorial

May, 2026

Do Banco de Dados Vetorial ao Vector Lakebase

Um sistema de IA em produção executa mais de uma carga de trabalho ao mesmo tempo. O atendimento em tempo real precisa de recuperação em milissegundos de um dígito a 1000+ QPS. Por trás disso, os mesmos dados são explorados para trabalho offline — deduplicação semântica, clustering, curadoria de datasets e análise de qualidade sobre feedback e logs — em uma escala de uma a três ordens de magnitude maior, ficando ocioso na maior parte do tempo. A maioria das equipes costura isso entre sistemas separados, pipelines separados e armazenamento separado. Toda vez que o modelo de dados evolui, a complexidade se multiplica.

Vector Lakebase é o próximo capítulo do Zilliz Cloud. Um plano de dados baseado em S3 mantém seus dados multimodais, vetores e índices uma única vez, e três modos de computação — atendimento em tempo real, descoberta iterativa e análises em lote — os leem com zero-copy. A busca vetorial não é substituída; ela é estendida sobre uma base construída para o restante do loop de dados de IA.

O que há dentro do guia

Um plano de dados, três modos de carga de trabalho — e por que apenas um banco de dados vetorial não cobre mais o loop de IA
As cinco capacidades que definem um Vector Lakebase, incluindo busca sob demanda a ~1/15 do custo de serverless e indexação zero-copy sobre o seu lake existente
Onde ele já está rodando em produção — bases de conhecimento de agentes, busca em escala web, deduplicação de corpus, preparação de conjuntos de treinamento

Escrito por Robert Guo, VP de Produto na Zilliz e um dos arquitetos do Milvus.

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