Vector
Lakebase для ИИ

Больше, чем векторные базы данных: обслуживание в реальном времени, итеративное исследование и пакетная аналитика на едином источнике истины, каждое с правильной стоимостью и в масштабе сотен миллиардов данных.

Построена создателями Milvus.

Заказать демонстрацию Начните бесплатно

Разрабатывать с CLIcurl -fsSL https://zilliz.com/cli/install.sh | bash

// Try Asking

Real-time Serving

Iterative Discovery

Batch Analytics

Hot Cache

On-demandCompute

Анонс публичной предварительной версии Zilliz Vector Lakebase

Zilliz предлагает полностью управляемую Vector Lakebase на базе Milvus, объединяющую векторный поиск в реальном времени, исследование данных масштаба озера данных и операции с данными ИИ.

Созданы для надежности

Создано на основе глубокого понимания режимов отказов крупномасштабных векторных баз данных. Проверено на производстве на 10 000+ предприятиях в течение 8 лет.

Создано для масштаба

Разработан для обработки 100B+ объектов и 10K+ QPS с постоянной задержкой и предсказуемой производительностью.

Создан для снижения стоимости

Все данные и индексы на S3, с горячим кэшем и вычислениями по требованию, что позволяет сократить расходы на 90%.

Полнофункциональный поиск

От вектора и текста до JSON и геопространства - в сочетании с гибридным поиском, фильтрацией и ранжированием для выразительных мультимодальных запросов.

Озеро-родное хранилище

Унифицированное хранилище для сервисов и аналитики, построенное на базе Vortex - открытого формата нового поколения. До 10× быстрее и дешевле случайного чтения, чем Lance, с гибкостью формата для каждого столбца.

“ Zilliz Cloud has been an important part of Exa’s journey to build and scale entity search, giving us the retrieval performance and operational simplicity we need to scale quickly and confidently. ”

Jeffrey WangCo-Founder

“ With Zilliz Cloud, we have achieved a true consciousness of data, bringing the data together in the way that an individual doing their job needs to see it. ”

Nathan MorrisCo-Founder

“ Zilliz Cloud has helped us create a strong foundation behind the scenes as we continue to grow and serve hundreds of thousands of clinicians. ”

Jagath KumarHead of Performance Engineering

“ Zilliz gave us real-time retrieval for our multilingual RAG 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. ”

Dr. Pratyush KumarCo-Founder

Основные моменты обслуживания в режиме реального времени

Многоуровневая архитектура

Оптимизация для различных рабочих нагрузок с помощью гибких уровней, обеспечивающих сверхвысокую производительность, сбалансированную эффективность и экономичное масштабирование при работе с огромными массивами данных.

Оптимизированное по производительности решение
Оптимизированное по мощности решение
Решение для многоуровневого хранения данных

Массивная многопользовательская среда для приложений искусственного интеллекта

Неограниченные пространства имен с гибридным векторным, полнотекстовым и JSON-поиском, а также горячая и холодная обработка данных.

Массивная многопользовательская среда для приложений искусственного интеллекта hover

Глобальный кластер

Мультирегиональное развертывание с репликацией и обходом отказа - обеспечение доступа с низкой задержкой и высокой доступностью по всему миру, что способствует быстрому глобальному расширению приложений искусственного интеллекта.

Читайте "Глубокое погружение

Производительность

Setup: 768-dimensional vectors, top-k = 10, cluster-size = 1 CU

Performance-Optimized SolutionCapacity-Optimized SolutionTiered-Storage Solution

Average Latency

3 ms

21 ms

107 ms

P99 Latency

5 ms

37 ms

253 ms

QPS

1476

236

Total Vectors

25M

Основные характеристики вычислений по требованию

Поиск по требованию

Оплата за запрос, а не за предоставленные вычисления, что позволяет значительно снизить стоимость бессерверных вычислений в масштабе.

Читайте "Глубокое погружение

Бесшовное заполнение и итерация схем

Заполнение и обновление схем и моделей данных в режиме онлайн, не влияя на обслуживание, созданное для непрерывной итерации ИИ.

Бесшовное заполнение и итерация схем hover

Принесите индексы к своему озеру

Дополнительный режим доступа для работы непосредственно с данными S3 (Iceberg, Lance, Vortex, Parquet). Храните данные в своем ведре, пока индексы создаются и обслуживаются на Zilliz - никаких копий, никакого ETL.