От векторной базы данных к векторному Lakebase

May, 2026

От векторной базы данных к Vector Lakebase

Производственная AI-система выполняет более одной рабочей нагрузки одновременно. Для обслуживания в реальном времени нужен поиск с задержкой в единицы миллисекунд при 1000+ QPS. За ним те же данные используются для офлайн-задач — семантической дедупликации, кластеризации, курирования датасетов и анализа качества на основе обратной связи и логов — в масштабе на один–три порядка больше, при этом большую часть времени простаивая. Большинство команд сшивают это из отдельных систем, отдельных пайплайнов и отдельных хранилищ. Каждый раз, когда модель данных развивается, сложность нарастает.

Vector Lakebase — это следующая глава Zilliz Cloud. Единая плоскость данных на базе S3 хранит ваши мультимодальные данные, векторы и индексы один раз, а три режима вычислений — обслуживание в реальном времени, итеративное исследование и пакетная аналитика — читают их без копирования. Векторный поиск не заменяется; он расширяется на фундамент, созданный для остальной части цикла данных AI.

Что внутри руководства

Единая плоскость данных, три режима рабочих нагрузок — и почему одной только векторной базы данных больше недостаточно для AI-цикла
Пять возможностей, которые определяют Vector Lakebase, включая поиск по запросу примерно за 1/15 стоимости serverless и индексирование без копирования поверх вашего существующего lake
Где это уже работает в production — базы знаний агентов, поиск веб-масштаба, дедупликация корпусов, подготовка обучающих наборов

Автор: Robert Guo, вице-президент по продукту в Zilliz и один из архитекторов Milvus.

Получить Белую книгу