Zilliz Cloud

Что такое Zilliz Cloud?

Zilliz Cloud — это облачная платформа векторных баз данных, предназначенная для эффективного хранения, индексирования и поиска миллиардов векторных embedding'ов для AI-приложений. Построенная на open-source движке Milvus, она обеспечивает корпоративную масштабируемость, безопасность и оптимизацию производительности с помощью AI-управляемого индексирования и оптимизации запросов. Платформа поддерживает мультиоблачное развертывание и гибкие вычислительные ресурсы, что позволяет легко интегрироваться с популярными AI-моделями и фреймворками для реализации семантического поиска, рекомендательных систем, обнаружения аномалий и других задач.

Ключевые функции

• AI-управляемый AutoIndex и Cardinal Search Engine

  Автоматически выбирает оптимальные стратегии индексирования и поиска с помощью искусственного интеллекта, обеспечивая высокую скорость и точность без ручной настройки.

• Масштабируемый полностью управляемый облачный сервис

  Эластичная распределённая архитектура поддерживает масштабирование до сотен вычислительных единиц и управление более чем 100 миллиардами векторов с высокой доступностью.

• Мультиоблачное и гибкое развертывание

  Развёртывание на AWS, Azure или Google Cloud с возможностью полностью управляемого сервиса или Bring Your Own Cloud (BYOC) для соответствия требованиям и безопасности.

• Корпоративная безопасность и соответствие стандартам

  Включает сертификаты SOC2 Type II, ISO27001, управление доступом на основе ролей, шифрование и надёжный операционный контроль.

• Экономичное многоуровневое хранение и вычисления

  Автоматизированное распределение по уровням хранения и индивидуальные вычислительные опции оптимизируют совокупную стоимость владения при сохранении производительности.

• Богатые поисковые возможности

  Поддержка гибридного поиска по тексту, изображениям, аудио и видео-эмбеддингам с использованием различных метрик схожести, таких как Cosine, Euclidean и Inner Product.

Варианты использования

• Семантический поиск : Обеспечивает быстрый и точный поиск семантически схожих документов, изображений или мультимедиа в огромных неструктурированных наборах данных.
• Рекомендательные системы : Создавайте персонализированные рекомендательные движки, эффективно сопоставляя предпочтения пользователей с векторными представлениями продуктов или контента.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG) : Улучшайте большие языковые модели, интегрируя внешние векторные источники данных для более информированных и контекстуальных AI-ответов.
• Обнаружение аномалий : Выявляйте необычные шаблоны или выбросы в данных, используя сравнение векторов в масштабе.
• Мультимодальный поиск по схожести : Выполняйте объединённый поиск по различным типам данных, таким как текст, изображения, аудио и видео, в рамках одного запроса.

Часто задаваемые вопросы