Zilliz Cloud

O que é Zilliz Cloud?

Zilliz Cloud é uma plataforma de banco de dados vetorial nativa da nuvem projetada para armazenar, indexar e buscar bilhões de embeddings vetoriais para aplicações orientadas por IA. Construída sobre o mecanismo open-source Milvus, oferece escalabilidade de nível empresarial, segurança e otimização de desempenho através de indexação e otimização de consultas impulsionadas por IA. A plataforma suporta implantação multi-nuvem e recursos de computação flexíveis, permitindo integração perfeita com modelos e frameworks de IA populares para potencializar busca semântica, sistemas de recomendação, detecção de anomalias e muito mais.

Recursos Principais

• Motor de Busca Cardinal e AutoIndex impulsionado por IA

  Seleciona automaticamente as melhores estratégias de indexação e busca usando IA, proporcionando velocidade e precisão superiores sem necessidade de ajuste manual.

• Serviço em Nuvem Gerenciado e Escalável

  Arquitetura elástica e distribuída suporta escala para centenas de unidades de computação e gerenciamento de mais de 100 bilhões de vetores com alta disponibilidade.

• Implantação Multi-Nuvem e Flexível

  Implemente na AWS, Azure ou Google Cloud com opções de serviço totalmente gerenciado ou Bring Your Own Cloud (BYOC) para conformidade e segurança.

• Segurança e Conformidade de Nível Empresarial

  Inclui certificações SOC2 Tipo II, ISO27001, controle de acesso baseado em função, criptografia e controles operacionais robustos.

• Armazenamento e Computação em Camadas de Custo Eficiente

  Armazenamento automatizado em camadas e opções de computação personalizadas otimizam o custo total de propriedade mantendo o desempenho.

• Capacidades Avançadas de Busca

  Suporta busca híbrida em embeddings de texto, imagem, áudio e vídeo com múltiplas métricas de similaridade como Cosseno, Euclidiana e Produto Interno.

Casos de Uso

• Busca Semântica : Permite recuperação rápida e precisa de documentos, imagens ou multimídia semanticamente similares a partir de grandes conjuntos de dados não estruturados.
• Sistemas de Recomendação : Construa motores de recomendação personalizados combinando eficientemente preferências dos usuários com vetores de produtos ou conteúdos.
• Geração Aumentada por Recuperação (RAG) : Aprimore modelos de linguagem de grande porte integrando fontes externas de dados vetoriais para respostas de IA mais informadas e contextuais.
• Detecção de Anomalias : Identifique padrões incomuns ou outliers nos dados utilizando comparações de similaridade vetorial em escala.
• Busca de Similaridade Multimodal : Realize buscas unificadas entre diferentes tipos de dados como texto, imagens, áudio e vídeo em uma única consulta.

Perguntas Frequentes