ИИ реального мира, созданный с помощью Zilliz
Узнайте, как команды используют Zilliz и Milvus для внедрения RAG, поиска, рекомендаций и агентов ИИ в производство. Найдите статью, которая соответствует вашему стеку ИИ.
Exa создает поисковую систему по сущностям для ИИ-агентов
- Productivity
- Semantic Search
- From Pinecone
- <200 мс задержка поиска
- Задержка нейронного поиска Exa сократилась с нескольких секунд до менее чем 200 мс благодаря гибридному поиску Zilliz
- Высокая надежность
- Практически нулевое количество операционных инцидентов, освобождающее время инженеров для работы над продуктом
- Нулевое время простоя при изменениях схемы
- Новые фильтруемые поля и метаданные можно добавлять без перестроения индексов или перевода коллекций в офлайн
OpenEvidence усиливает медицинский ИИ
- Healthcare
- From Pinecone
- From Elasticsearch
- < 10 мс
- Задержка поиска при высоком показателе полноты
- 4 000 QPS
- Трафик векторного поиска при пиковой нагрузке
- 800 000+
- Проверенные клиницисты получили качественные ответы
- 25 млн+
- Консультации каждый месяц
Filevine: трансформация управления юридическими делами с помощью векторного поиска
- Legal
- RAG
- Semantic Search
- From Milvus
- From Qdrant
- 30 миллиардов векторов
- Управление миллионами документов
- Архитектура семантического поиска
- Связывание концепций между документами, даже когда точная терминология различается.
- 60–80%
- Время, сэкономленное на изучении, осмыслении и выявлении релевантных точек данных
- Безопасность корпоративного уровня
- Сертификация Zilliz SOC 2 Type 2 обеспечила уверенность, необходимую для обработки конфиденциальной юридической информации.
MiniMax масштабирует ИИ в реальном времени и дедупликацию триллионного масштаба
- AI Models
- Задержка 30 мс при 5 000+ QPS
- для рекомендаций в реальном времени
- снижение затрат в 3–5 раз
- в рабочих процессах дедупликации обучающих данных
- в 2 раза быстрее при предварительной обработке данных для LLM
- по сравнению с устаревшими системами MapReduce
- Дедупликация данных петабайтного масштаба
- с использованием нативного движка 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 создаёт агентный академический поиск по 400M+ научным источникам
- Productivity
- 400 млн+
- Научные источники доступны для поиска
- ~45 ms
- P99 задержка плотного поиска в продакшене
- на 14% выше
- точность результатов поиска после добавления семантического поиска
- в 4 раза больше
- векторы всего за 2,5× размера кластера, без штрафа за задержку
Airtable построила и масштабировала векторную инфраструктуру
- Productivity
- Semantic Search
- Запросы с низкой задержкой
- предсказуемая производительность критически важна для доверия пользователей
- Высокопроизводительные операции записи
- базы постоянно меняются, и эмбеддинги должны оставаться синхронизированными
- Горизонтальная масштабируемость
- система должна поддерживать миллионы независимых баз
Plaud обеспечивает память агентов миллиардного масштаба
- Productivity
- RAG
- < 200 ms
- Средняя задержка воспроизведения
- 10 млрд+
- Векторные чанки на регион, с возможностью роста.
- В дни
- Обратное заполнение исторических данных в масштабе миллиардов без остановки сервиса
- Нулевое время простоя
- Изменения схемы и обновления кластера в постоянно работающем приложении
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
Ведущая мировая музыкальная платформа ищет более 100 миллионов песен по звуку и текстам
- Media
- Multimodal Search
- From Elasticsearch
- 100M+ треков
- Весь каталог встроен и доступен для поиска, включая длинный хвост.
- ~10 ms P99
- Сопоставление среди миллиардов аудио-эмбеддингов со скоростью сотни поисков в секунду
- По звучанию и смыслу
- Найдите песню по напеву, фрагменту или перефразированному тексту, а не только по названию.
Bosch добивается снижения затрат на 80% и оптимизации эффективности поиска
- Energy
- 80%
- Снижение затрат на сбор данных
- ~$1,4 млн
- Снижение ежегодных затрат на хранение
- На уровне миллисекунд
- Поиск среди миллиардов точек данных с масштабируемой архитектурой
Trip.com Group делает поиск отелей удобным для путешественников по всему миру
- Ecommerce
- Более умный поиск, ориентированный на намерения
- Предоставляет точные многоязычные результаты по отелям, которые понимают намерения путешественника, а не просто ключевые слова.
- Более быстрые инновации, меньшие накладные расходы
- Устраняет задачи управления кластерами и масштабирования, позволяя командам сосредоточиться на инновациях.
- Оптимизация задержки <100 мс
- Обеспечивает молниеносный поиск отелей в реальном времени с временем отклика P99.9 менее 100 мс.
- Бесшовная глобальная масштабируемость
- Обеспечивает поиск в реальном времени по сотням миллионов объявлений с корпоративной надежностью и низкой задержкой.
“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.”