Zilliz Cloud

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