Zilliz Cloud Introduction

Zilliz Cloud adalah layanan database vektor yang sepenuhnya dikelola yang dibangun di atas Milvus sumber terbuka yang menyediakan pencarian kesamaan berkinerja tinggi, skalabilitas, dan keamanan tingkat perusahaan di berbagai platform cloud utama (AWS, GCP, dan Azure)
Lihat Lebih Banyak

Apa itu Zilliz Cloud

Zilliz Cloud adalah platform database vektor berbasis cloud yang siap untuk perusahaan, dirancang untuk menyimpan, mengindeks, dan mencari miliaran vektor embedding untuk aplikasi AI. Dibangun di atas database Milvus sumber terbuka yang populer, ini menawarkan solusi komprehensif untuk mengelola data vektor berdimensi tinggi yang dihasilkan oleh jaringan saraf dalam dan model pembelajaran mesin. Platform ini mendukung berbagai kasus penggunaan termasuk pencarian semantik, sistem rekomendasi, generasi yang ditingkatkan pengambilan (RAG), dan deteksi anomali, menjadikannya ideal untuk organisasi yang ingin menerapkan solusi bertenaga AI dalam skala besar.

Bagaimana cara kerja Zilliz Cloud?

Zilliz Cloud beroperasi melalui arsitektur terdistribusi yang memungkinkan pencarian kesamaan vektor yang efisien menggunakan teknik pengindeksan canggih dan optimasi bertenaga AI. Mesin Pencarian Cardinal dan fitur AutoIndex platform secara otomatis memilih dan menyetel algoritma pencarian optimal untuk setiap dataset, menghilangkan kebutuhan untuk optimasi manual. Ini mendukung beberapa metrik kesamaan (Cosine, Euclidean, IP) dan menyediakan kemampuan pencarian hibrida yang memungkinkan kueri simultan di beberapa bidang vektor, mendukung kombinasi multimodal, sparse-dense, dan dense-text. Layanan ini terintegrasi dengan mulus dengan kerangka kerja dan platform AI populer seperti LangChain, Spark, Snowflake, dan Hugging Face, sambil menawarkan baik penyebaran cluster tradisional maupun opsi tanpa server untuk skala yang fleksibel.

Manfaat dari Zilliz Cloud

Pengguna Zilliz Cloud mengalami keuntungan operasional yang signifikan termasuk pengurangan biaya melalui pemanfaatan sumber daya yang efisien dan harga bayar sesuai penggunaan, peningkatan kinerja pencarian dengan waktu kueri sub-detik pada dataset skala miliaran, dan peningkatan keandalan melalui manajemen dan dukungan ahli. Platform ini menghilangkan kompleksitas manajemen infrastruktur, memungkinkan organisasi untuk fokus pada inovasi daripada pemeliharaan. Selain itu, fitur keamanan tingkat perusahaan, dukungan multi-penyewa, dan ketersediaan di berbagai penyedia cloud utama memastikan perlindungan data dan kepatuhan sambil memberikan fleksibilitas untuk memilih lingkungan cloud yang diinginkan. Pelanggan telah melaporkan penghematan biaya hingga 80% dibandingkan dengan database vektor lainnya sambil mempertahankan kinerja dan skalabilitas tinggi.

Tren Traffic Bulanan Zilliz Cloud

Zilliz Cloud mencapai 150,4 ribu kunjungan dengan peningkatan lalu lintas sebesar 5,0%. Peluncuran Zilliz Cloud BYOC pada Februari 2025, yang memungkinkan pengguna mempertahankan kendali penuh atas data mereka dalam akun cloud dan VPC mereka, kemungkinan berkontribusi pada pertumbuhan ini dengan meningkatkan keamanan dan kepatuhan untuk industri yang diregulasi.

Lihat riwayat traffic

Alat AI Terbaru Serupa dengan Zilliz Cloud

Tomat
Tomat
Tomat.AI adalah aplikasi desktop bertenaga AI yang memungkinkan pengguna untuk dengan mudah menjelajahi, menganalisis, dan mengotomatisasi file CSV dan Excel besar tanpa pemrograman, dengan pemrosesan lokal dan kemampuan manipulasi data yang canggih.
Data Nuts
Data Nuts
DataNuts adalah penyedia solusi manajemen data dan analitik yang komprehensif yang berspesialisasi dalam solusi kesehatan, migrasi cloud, dan kemampuan pengolahan database yang didukung AI.
CogniKeep AI
CogniKeep AI
CogniKeep AI adalah solusi AI tingkat perusahaan yang bersifat pribadi, yang memungkinkan organisasi untuk menerapkan kemampuan AI yang aman dan dapat disesuaikan dalam infrastruktur mereka sendiri sambil mempertahankan privasi dan keamanan data yang lengkap.
EasyRFP
EasyRFP
EasyRFP adalah toolkit komputasi tepi yang didukung AI yang memperlancar respons RFP (Permintaan Proposal) dan memungkinkan fenotip lapangan waktu nyata melalui teknologi pembelajaran mendalam.