Zilliz Cloud

¿Qué es Zilliz Cloud?

Zilliz Cloud es una plataforma nativa en la nube para bases de datos vectoriales, diseñada para almacenar, indexar y buscar eficientemente miles de millones de embeddings vectoriales para aplicaciones impulsadas por IA. Construida sobre el motor de código abierto Milvus, ofrece escalabilidad, seguridad y optimización de rendimiento de nivel empresarial mediante indexación y optimización de consultas impulsadas por IA. La plataforma soporta implementación multi-nube y recursos de cómputo flexibles, permitiendo integración sencilla con modelos y frameworks de IA populares para potenciar búsqueda semántica, sistemas de recomendación, detección de anomalías y más.

Características Principales

• Motor de Búsqueda Cardinal y AutoIndex impulsado por IA

  Selecciona automáticamente las mejores estrategias de indexación y búsqueda usando IA, ofreciendo velocidad y precisión superiores sin necesidad de ajuste manual.

• Servicio en la Nube Escalable y Totalmente Gestionado

  La arquitectura elástica y distribuida permite escalar hasta cientos de unidades de cómputo y gestionar más de 100 mil millones de vectores con alta disponibilidad.

• Implementación Multi-Nube y Flexible

  Despliega en AWS, Azure o Google Cloud con opciones de servicio totalmente gestionado o Bring Your Own Cloud (BYOC) para cumplimiento y seguridad.

• Seguridad y Cumplimiento de Nivel Empresarial

  Incluye certificaciones SOC2 Tipo II, ISO27001, control de acceso basado en roles, cifrado y controles operativos robustos.

• Almacenamiento y Cómputo Eficientes en Costos por Niveles

  La organización automática en niveles de almacenamiento y las opciones de cómputo personalizadas optimizan el costo total de propiedad sin sacrificar el rendimiento.

• Capacidades de Búsqueda Avanzadas

  Soporta búsqueda híbrida en embeddings de texto, imagen, audio y video con múltiples métricas de similitud como Coseno, Euclidiana y Producto Interno.

Casos de Uso

• Búsqueda Semántica : Permite la recuperación rápida y precisa de documentos, imágenes o multimedia semánticamente similares desde grandes conjuntos de datos no estructurados.
• Sistemas de Recomendación : Construye motores de recomendación personalizados emparejando eficientemente las preferencias de los usuarios con vectores de productos o contenidos.
• Generación Aumentada por Recuperación (RAG) : Mejora los modelos de lenguaje integrando fuentes externas de datos vectoriales para respuestas de IA más informadas y contextuales.
• Detección de Anomalías : Identifica patrones inusuales o valores atípicos en los datos aprovechando comparaciones de similitud vectorial a gran escala.
• Búsqueda de Similitud Multimodal : Realiza búsquedas unificadas entre diferentes tipos de datos como texto, imágenes, audio y video en una sola consulta.

Preguntas Frecuentes