Zilliz Cloud
Vollständig verwaltete, leistungsstarke Vektor-Datenbank auf Basis von Milvus für skalierbare KI-Anwendungen und unstrukturierte Datensuche.
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Produktübersicht
Was ist Zilliz Cloud?
Zilliz Cloud ist eine cloud-native Vektor-Datenbankplattform, die darauf ausgelegt ist, Milliarden von Vektor-Embeddings für KI-basierte Anwendungen effizient zu speichern, zu indexieren und zu durchsuchen. Basierend auf der Open-Source-Engine Milvus bietet sie unternehmensgerechte Skalierbarkeit, Sicherheit und Performance-Optimierung durch KI-gestützte Indexierung und Abfrageoptimierung. Die Plattform unterstützt Multi-Cloud-Bereitstellung und flexible Compute-Ressourcen, um eine nahtlose Integration mit gängigen KI-Modellen und Frameworks zu ermöglichen und semantische Suche, Empfehlungssysteme, Anomalieerkennung und mehr zu realisieren.
Hauptfunktionen
KI-gestützter AutoIndex und Cardinal Search Engine
Wählt automatisch optimale Indexierungs- und Suchstrategien mittels KI aus und liefert überlegene Geschwindigkeit und Genauigkeit ohne manuelles Tuning.
Skalierbarer, vollständig verwalteter Cloud-Service
Elastische, verteilte Architektur unterstützt das Skalieren auf Hunderte von Compute-Einheiten und das Verwalten von über 100 Milliarden Vektoren mit hoher Verfügbarkeit.
Multi-Cloud- und flexible Bereitstellung
Bereitstellung auf AWS, Azure oder Google Cloud mit Optionen für vollständig verwalteten Service oder Bring Your Own Cloud (BYOC) für Compliance und Sicherheit.
Unternehmensgerechte Sicherheit und Compliance
Enthält SOC2 Typ II, ISO27001 Zertifizierungen, rollenbasierte Zugriffskontrolle, Verschlüsselung und robuste betriebliche Kontrollen.
Kosteneffizienter, gestufter Speicher und Compute
Automatisiertes Speichertiering und angepasste Compute-Optionen optimieren die Gesamtbetriebskosten bei gleichbleibender Performance.
Umfangreiche Suchfunktionen
Unterstützt hybride Suche über Text-, Bild-, Audio- und Video-Embeddings mit verschiedenen Ähnlichkeitsmetriken wie Cosinus, Euklidisch und Inneres Produkt.
Anwendungsfälle
- Semantische Suche : Ermöglicht schnelle und präzise Suche nach semantisch ähnlichen Dokumenten, Bildern oder Multimedia in großen unstrukturierten Datensätzen.
- Empfehlungssysteme : Erstellen Sie personalisierte Empfehlungssysteme, indem Sie Benutzerpräferenzen effizient mit Produkt- oder Inhaltsvektoren abgleichen.
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) : Erweitern Sie große Sprachmodelle durch Integration externer Vektordatenquellen für informiertere und kontextbezogene KI-Antworten.
- Anomalieerkennung : Erkennen Sie ungewöhnliche Muster oder Ausreißer in Daten durch Vektorähnlichkeitsvergleiche im großen Maßstab.
- Multimodale Ähnlichkeitssuche : Führen Sie vereinheitlichte Suchen über verschiedene Datentypen wie Text, Bild, Audio und Video in einer einzigen Abfrage durch.
Häufig gestellte Fragen
Zilliz Cloud Alternativen
Qdrant
Leistungsstarke, skalierbare Vektordatenbank und Ähnlichkeitssuchmaschine für AI-Anwendungen mit erweiterten Filter- und Hybridsuchfunktionen.
Chroma
Open-Source-Such- und Abrufdatenbank für AI-Anwendungen, unterstützt Vektor-, Volltext-, Regex- und Metadatensuche in jeder Größenordnung.
ZeroEntropy
KI-gestützte, fortschrittliche Dokumenten-API für hochpräzise, adaptive und kontextbezogene Suche in unstrukturierten Daten.
LanceDB
Quelloffene, serverlose Vektordatenbank – optimiert für multimodale KI-Datenspeicherung, Suche und Verwaltung im Petabyte-Maßstab.
Ragie
Vollständig verwaltete RAG-as-a-Service-Plattform, die es Entwicklern ermöglicht, KI-Anwendungen mit nahtloser Datenintegration und fortschrittlichen Retrieval-Funktionen zu erstellen.
Ducky
Vollständig verwalteter Abruf-Infrastrukturdienst, der semantische Such- und RAG-Funktionen für Entwickler bereitstellt, die LLM-Anwendungen erstellen.
Trieve
KI-basierte Infrastruktur-API für fortschrittliche Suche, Empfehlungen und Retrieval Augmented Generation (RAG) mit hybriden semantischen und volltextbasierten Funktionen.
Onyx
Eine Open-Source-Unternehmensplattform, die sich mit dem Wissen Ihres Teams verbindet, um Forschung, Content-Erstellung und Workflow-Automatisierung zu unterstützen.