Zilliz Cloud

Qu'est-ce que Zilliz Cloud ?

Zilliz Cloud est une plateforme de base de données vectorielle cloud-native conçue pour stocker, indexer et rechercher efficacement des milliards d'embeddings vectoriels pour des applications pilotées par l'IA. Construite sur le moteur open-source Milvus, elle offre une évolutivité, une sécurité et une optimisation des performances de niveau entreprise grâce à l'indexation et à l'optimisation des requêtes alimentées par l'IA. La plateforme prend en charge le déploiement multi-cloud et des ressources de calcul flexibles, permettant une intégration transparente avec les modèles et frameworks IA populaires pour alimenter la recherche sémantique, les systèmes de recommandation, la détection d'anomalies et plus encore.

Fonctionnalités clés

• Moteur de recherche Cardinal et AutoIndex alimentés par l'IA

  Sélectionne automatiquement les meilleures stratégies d'indexation et de recherche grâce à l'IA, offrant une vitesse et une précision supérieures sans réglages manuels.

• Service Cloud évolutif et entièrement géré

  Architecture élastique et distribuée permettant de monter en charge jusqu'à des centaines d'unités de calcul et de gérer plus de 100 milliards de vecteurs avec une haute disponibilité.

• Déploiement multi-cloud et flexible

  Déployez sur AWS, Azure ou Google Cloud avec des options de service entièrement géré ou BYOC (Bring Your Own Cloud) pour la conformité et la sécurité.

• Sécurité et conformité de niveau entreprise

  Inclut les certifications SOC2 Type II, ISO27001, le contrôle d'accès basé sur les rôles, le chiffrement et des contrôles opérationnels robustes.

• Stockage et calcul en couches économiques

  Le stockage automatisé par niveaux et les options de calcul personnalisées optimisent le coût total de possession tout en maintenant la performance.

• Fonctionnalités de recherche avancées

  Prend en charge la recherche hybride sur les embeddings de texte, image, audio et vidéo avec plusieurs métriques de similarité comme Cosine, Euclidean et Inner Product.

Cas d'utilisation

• Recherche sémantique : Permet une récupération rapide et précise de documents, images ou contenus multimédias sémantiquement similaires à partir de vastes ensembles de données non structurées.
• Systèmes de recommandation : Créez des moteurs de recommandation personnalisés en faisant correspondre efficacement les préférences des utilisateurs avec des vecteurs de produits ou de contenus.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG) : Améliorez les grands modèles de langage en intégrant des sources de données vectorielles externes pour des réponses IA plus informées et contextuelles.
• Détection d'anomalies : Identifiez des schémas inhabituels ou des valeurs aberrantes dans les données grâce à des comparaisons de similarité vectorielle à grande échelle.
• Recherche de similarité multimodale : Effectuez des recherches unifiées sur différents types de données comme le texte, l'image, l'audio et la vidéo dans une seule requête.

FAQ