Почему не все VectorDB готовы к работе с агентами
Ваш ИИ-агент только что блестяще провел еще одну демоверсию. Инвесторы впечатлены, пользователям нравится опыт, а ваша команда на подъеме. Но под этим успехом скрывается бомба замедленного действия: выбор инфраструктуры, который вы сделали три месяца назад, когда вам просто нужно было что-то работающее.
Звучит знакомо? Мы видели эту историю десятки раз — блестящие агенты, построенные на инфраструктуре, которая рушится под тяжестью успеха. Первопричина почти всегда одна и та же: выбор векторной базы данных. Как основа памяти ИИ-агента, это именно то место, где большинство команд, сами того не осознавая, подрывают свой потенциал масштабирования.
И выбрать правильную стало намного сложнее. С тех пор как ИИ взорвал рынок, каждый поставщик баз данных вдруг решил, что он — «векторная база данных». Это как наблюдать, как пиццерии объявляют себя пятизвездочными ресторанами только потому, что добавили в меню трюфельное масло.
Конечно, эти решения отлично работают для вашего прототипа на 10 000 векторов. Но когда вы доходите до 100 миллионов векторов с тысячами одновременных пользователей в продакшене? Вот тогда реальность бьет больно.
Четыре типа “VectorDBs”: только один подходит для продакшен-ИИ-агентов
Ландшафт можно разделить на четыре подхода. Три заставят вас перестраивать всё, когда придет успех. Один создан для масштаба, к которому вы стремитесь.
Библиотеки векторного поиска: FAISS и HNSWLIB показывают отличные бенчмарки, но почти не имеют продакшен-функций. Отсутствие персистентности означает, что сервер перезапустится и сотрет память вашего агента. Отсутствие поддержки параллельности создает состояния гонки при работе нескольких пользователей. Отсутствие обновлений в реальном времени означает, что перестроение индекса может занимать часы, замораживая обучение вашего агента. Отлично для исследований, ужасно для продакшена.
Традиционные базы данных с векторными дополнениями: PostgreSQL + pgvector кажется разумным выбором, пока вы не поймете, что заставляете системы, разработанные для совершенно других нагрузок, выполнять векторные операции. Они нормально работают на 1 миллионе векторов, если изменений мало (т. е. индекс остается прежним), но непредсказуемо деградируют по производительности при обработке более динамичных нагрузок или при одновременных пользователях. У Elasticsearch похожие проблемы — векторные операции оборачиваются в query DSL, предназначенный для текстового поиска, создавая накладные расходы производительности, которые накапливаются при сложных запросах агентов. Эти решения относятся к векторам как к второстепенным функциям, а не как к ключевым возможностям.
Легковесные векторные решения: Легкие решения вроде Chroma оптимизируют удобство, а не масштаб. Настройка занимает минуты, а API чистые, но они упираются в стены масштабирования примерно на сотнях тысяч векторов. Когда ваш агент набирает популярность, архитектурные ограничения вынуждают проводить дорогие миграции как раз тогда, когда приходит успех.
Специализированные векторные базы данных: А затем есть базы данных вроде Milvus, спроектированные с нуля для реальных векторных операций в масштабе. Каждый компонент — движки хранения, оптимизаторы запросов, сетевые протоколы — специально архитектурно спроектирован для поиска по сходству и продакшен-нагрузок ИИ-агентов.
Что на самом деле требуется продакшен-агентам
Вы можете подумать: «Да ладно, насколько всё может быть плохо? PostgreSQL прекрасно обрабатывает миллионы строк, и мой прототип отлично работает». Я понимаю скепсис — каждый поставщик баз данных обещает, что его решение масштабируется, и, честно говоря, большинство из них вполне справляются с базовым поиском по сходству.
Но вот что меняет всё: продакшен-ИИ-агенты не просто выполняют базовый поиск по сходству. Им нужны сложные операции в реальных условиях, которые вскрывают фундаментальные ограничения доработанных решений.
Математика экспоненциального масштабирования: Когда ваша публикация на ProductHunt обеспечивает 10-кратный рост за одну ночь, ваш векторный индекс, созданный для 100 000 эмбеддингов, теперь сталкивается с 10 миллионами. Традиционные базы данных вроде PostgreSQL+pgvector начали выполнять полное сканирование таблиц, потому что их индексирование не было рассчитано на высокоразмерную плотность векторов. Время запросов подскакивает с 50 мс до 5+ секунд, поскольку сложность поиска по сходству растет экспоненциально как с объемом данных, так и с параллельным доступом.
Реальность гибридного поиска за 100 мс: Вашему агенту службы поддержки нужно выполнять запросы вроде «Найди обсуждения биллинга для этого клиента, исключая решенные проблемы, похожие на текущую жалобу, с приоритетом за последние 30 дней». Это семантическое сходство в сочетании с фильтрацией метаданных, временными ограничениями и бизнес-логикой — и все это менее чем за 100 мс, иначе диалог кажется сломанным. Большинство векторных баз данных заставляют выбирать между скоростью и сложностью.
Изоляция данных в multi-tenant-среде: В multi-tenant-ситуации 10 000 документов Клиента A и 10 миллионов документов Клиента B должны обеспечивать стабильную производительность менее секунды с нулевой утечкой данных — не только ради конфиденциальности, но и ради соответствия нормативным требованиям. Простое партиционирование создает проблемы «шумного соседа», когда крупные клиенты ухудшают производительность для всех. Вам нужна изоляция на уровне базы данных, которая сохраняет предсказуемые характеристики производительности.
Глобальное соответствие требованиям без компромиссов: GDPR требует, чтобы данные ЕС оставались в европейских дата-центрах, тогда как китайские правила предписывают локальное хранение. При этом вашим агентам нужен унифицированный доступ к глобальным базам знаний. Ваша инфраструктура должна поддерживать федеративный поиск по регионам, сохраняя строгую локальность данных, полные журналы аудита и обновления в реальном времени — и все это без снижения производительности.
Почему Open-Source Milvus решает то, что не могут другие
Учитывая эти требовательные production-требования, давайте поговорим о том, что действительно работает. Milvus — это open-source векторная база данных, изначально специально созданная для масштабируемых векторных и AI-поисковых нагрузок. В то время как другие подходы сталкиваются с трудностями из-за математики экспоненциального масштабирования, реальности гибридного поиска за 100 мс, multi-tenant-изоляции и требований глобального соответствия, которые мы только что описали, Milvus рассматривает их как базовые требования к дизайну, а не как второстепенные детали.Вот что Milvus дает для production-агентов: * Настоящее горизонтальное масштабирование до миллиардов: Увеличивайте емкость, добавляя узлы, а не переписывая архитектуру. Доказано на миллиардах векторов со стабильной производительностью.
Нативная и гибкая Multi-Tenancy: изоляция на уровне базы данных, коллекции и партиции с предсказуемой производительностью, устраняющая обходные пути, от которых страдают другие решения.
Превосходный гибридный поиск: Семантическое сходство, фильтрация метаданных и keyword search в единых запросах — без отдельных систем, которые нужно поддерживать.
Память агента в реальном времени: Непрерывные обновления без задержек на перестроение индекса или мертвых зон производительности.
Open Source-основа: Полная прозрачность, отсутствие vendor lock-in и сообщество из тысяч участников, вносящих вклад в ваш успех.
С более чем 35 000 звездами на GitHub и использованием тысячами production AI-систем, он доказал себя там, где другие только обещают. Milvus 2.6 уже доступен и предлагает десятки прорывных инноваций в области снижения затрат, расширенных возможностей поиска и архитектурных улучшений, созданных для массового масштаба. Изучите все подробности в этом launch blog или присоединяйтесь к нашему вебинару с James Luan, VP of Engineering в Zilliz, чтобы получить эксклюзивное глубокое погружение в новинки этого релиза.
Для стартапов, которые хотят создавать, а не присматривать, — попробуйте Zilliz Cloud
Что ж, я знаю, что даже лучшая open-source база данных требует инженерных ресурсов, которых у вас, вероятно, нет. Ваша команда должна создавать функции агентов, которые нравятся пользователям, а не бороться с кластерами Kubernetes и оптимизацией базы данных.
Именно здесь Zilliz Cloud хочет помочь. Созданный оригинальными разработчиками Milvus и оптимизированный для production-нагрузок AI, он предоставляет все лучшее от Milvus без какой-либо операционной нагрузки, а также продвинутые корпоративные функции, на реализацию которых вашей команде потребовались бы месяцы.
Развертывание за минуты, автоматическое масштабирование: Развертывание в один клик с интеллектуальным эластичным масштабированием, которое автоматически адаптируется к паттернам использования вашего агента и всплескам трафика.
Оптимизация затрат благодаря serverless: Платите только за то, что используете, благодаря serverless-масштабированию, которое автоматически подстраивается под паттерны рабочих нагрузок вашего агента. Многие клиенты экономят 50% и более по сравнению с альтернативами, одновременно получая лучшую производительность и надежность.
Интерфейс запросов на естественном языке: Новая поддержка MCP server позволяет вашим агентам взаимодействовать со своей памятью на естественном языке, например: «Найди документы, похожие на наш последний разговор о ценообразовании», вместо сложных языков запросов и API-вызовов.
SLA по доступности 99,95%: Ваши агенты остаются онлайн, ваши клиенты довольны, а вы сосредотачиваетесь на создании прорывных функций вместо отладки сбоев инфраструктуры.
Безопасность корпоративного уровня: Сертификация SOC2 Type II и ISO27001 с комплексным Role-Based Access Control и BYOC. Требования ваших корпоративных клиентов к соответствию нормам учитываются с первого дня, а не прикручиваются позже.
Глобальный масштаб, локальная производительность: Доступно на AWS, Azure и GCP в различных регионах по всему миру, обеспечивая задержку менее 100 мс там, где находятся ваши пользователи.
Самое важное: вы получаете прямую поддержку от инженеров, которые понимают векторные базы данных на архитектурном уровне. Когда возникают сложные задачи, вы работаете с командой, которая уже решала эти проблемы в масштабе, а не публикуете сообщения на форумах в надежде на помощь сообщества.
Ваш выбор определяет все
Векторная база данных, которую вы выбираете сегодня, определяет, будут ли ваши AI-агенты масштабироваться плавно или рухнут, когда придет успех. По мере того как возможности агентов становятся обязательным условием, победителями станут те, кто строит на production-ready инфраструктуре, пока конкуренты отлаживают проблемы масштабирования.
С Milvus вы получаете производительность, масштабируемость и гибкость ведущей open-source векторной базы данных — идеально для команд, которым нужен полный контроль и кастомизация для высокопроизводительных AI-нагрузок и задач векторного поиска. С Zilliz Cloud вы получаете полностью управляемый опыт, включающий беспроблемное развертывание, автомасштабирование, продвинутые корпоративные функции, встроенную безопасность и compliance, что позволяет быстрее и увереннее выходить в production.
Мы помогли сотням AI-компаний пройти через это критически важное решение. Например, мы помогли Rexera масштабировать ее AI-агентов в сфере недвижимости для обработки миллионов объявлений о недвижимости с гибридным поиском менее 50 мс, бесшовно сочетая семантическое сходство со сложной фильтрацией, с которой традиционные решения не справлялись. Мы позволили Verbaflo.ai обслуживать миллионы пользователей с ультранизкой задержкой и строгой multi-tenancy, которую другие векторные базы данных просто не могли обеспечить в масштабе. И мы сотрудничали с Fivevine, чтобы модернизировать их AI-инфраструктуру, заложив основу для следующей волны инноваций. Правильный выбор сегодня подготовит почву для вашего успеха завтра.
Готовы справиться с реальным ростом?
Готовы создавать агентов, которые масштабируются за пределы демо? Попробуйте Zilliz Cloud бесплатно или свяжитесь с нами, чтобы увидеть, на что способна специализированная векторная инфраструктура для ваших AI-агентов.
И да, мы можем помочь вам мигрировать с Pinecone, Weaviate, pgvector или любой другой платформы, с которой вы сейчас испытываете трудности. Сколько бы вы ни платили сейчас, мы, скорее всего, сможем сделать это вдвое дешевле, с более высокой производительностью.
Наше видение выходит за рамки предоставления инфраструктуры — мы хотим помочь AI-стартапам стать следующими AI-гигантами. Давайте вместе строить будущее.
Читать далее
We spent 8 years making vector databases faster. Then we stopped.
Rarely queried embeddings still need to stay searchable. See how Vector Lakebase enables on-demand vector search without always-on compute costs.
Introducing Business Critical Plan: Enterprise-Grade Security and Compliance for Mission-Critical AI Applications
Discover Zilliz Cloud’s Business Critical Plan—offering advanced security, compliance, and uptime for mission-critical AI and vector database workloads.
Introducing DeepSearcher: A Local Open Source Deep Research
In contrast to OpenAI’s Deep Research, this example ran locally, using only open-source models and tools like Milvus and LangChain.