Zilliz Cloud Как использовать
Zilliz Cloud — это полностью управляемый сервис векторной базы данных, построенный на открытом исходном коде Milvus, который обеспечивает высокопроизводительный поиск по сходству, масштабируемость и безопасность корпоративного уровня на основных облачных платформах (AWS, GCP и Azure)
Посмотреть большеКак использовать Zilliz Cloud
Зарегистрируйтесь в Zilliz Cloud: Создайте бесплатную учетную запись на cloud.zilliz.com/signup, чтобы начать работу с Zilliz Cloud
Создайте кластер: После входа в систему создайте новый кластер через консоль Zilliz Cloud. Вы получите учетные данные кластера, которые необходимо сохранить в безопасности для последующего подключения
Установите SDK: Установите один из поддерживаемых SDK Milvus (Python, Java, Node.js и т. д.) или используйте RESTful API для взаимодействия с вашим кластером
Подключитесь к кластеру: Используйте свои учетные данные кластера (URL-адрес конечной точки и токен/API-ключ), чтобы установить соединение с вашим кластером, используя выбранный вами SDK
Определите схему: Создайте схему коллекции, определяющую поля и их типы данных, включая векторные поля с соответствующими параметрами индекса (тип метрики: COSINE, L2 или IP)
Создайте коллекцию: Создайте коллекцию на основе вашей схемы для хранения ваших векторных данных
Вставьте данные: Вставьте ваши векторные данные в коллекцию, используя методы SDK. Вы можете вставить отдельные сущности или пакетно вставить несколько сущностей
Создайте индекс: Создайте индекс на вашем векторном поле, чтобы оптимизировать производительность поиска. Вы можете использовать AUTOINDEX для автоматического выбора индекса
Выполните поиск: Выполните поиск по сходству векторов в ваших данных, используя различные параметры поиска и фильтры для получения релевантных результатов
Мониторинг и масштабирование: Мониторьте производительность вашего кластера через консоль и масштабируйте ресурсы вверх или вниз по мере необходимости в зависимости от вашей нагрузки
Часто задаваемые вопросы о Zilliz Cloud
Zilliz Cloud - это управляемая векторная база данных, построенная на Milvus®, которая предлагает высокопроизводительный векторный поиск, оптимизацию на основе ИИ и безопасность уровня предприятия. Она позволяет пользователям хранить, индексировать и управлять огромными встраиваемыми векторами, созданными глубокими нейронными сетями и моделями машинного обучения.
Тенденции ежемесячного трафика Zilliz Cloud
Посещаемость Zilliz Cloud снизилась на 5,5%, что составило уменьшение на 9 715 визитов. Несмотря на недавние улучшения возможностей Bring Your Own Cloud (BYOC), которые повышают контроль над данными и безопасность, отсутствие крупных обновлений или рыночной активности в апреле 2025 года могло способствовать небольшому снижению посещаемости.
Посмотреть историю трафика
Последние ИИ-инструменты, похожие на Zilliz Cloud
Tomat
Tomat.AI - это настольное приложение на основе ИИ, которое позволяет пользователям легко исследовать, анализировать и автоматизировать большие файлы CSV и Excel без программирования, предлагая локальную обработку и расширенные возможности манипуляции данными.
Data Nuts
DataNuts — это комплексный поставщик решений для управления и аналитики данных, специализирующийся на решениях для здравоохранения, миграции в облако и возможностях запросов к базам данных с использованием AI.
CogniKeep AI
CogniKeep AI - это частное, корпоративное решение на основе ИИ, которое позволяет организациям развертывать безопасные, настраиваемые возможности ИИ в своей собственной инфраструктуре, при этом сохраняя полную конфиденциальность и безопасность данных.
EasyRFP
EasyRFP — это ИИ-технология для вычислений на краю, которая упрощает ответы на RFP (запросы предложений) и позволяет проводить реальное время полевой фенотипизации с использованием технологий глубокого обучения.
Популярные ИИ-инструменты, похожие на Zilliz Cloud
Researcher & Analyst in M365 Copilot
Contact for PricingAI Data Mining
Researcher и Analyst - это два первых в своем роде AI-агента рассуждений в Microsoft 365 Copilot, которые помогают пользователям решать сложные задачи исследования и анализа данных, используя как корпоративные, так и веб-данные с расширенными возможностями рассуждений.
ContextGem
ContextGem - это бесплатный фреймворк LLM с открытым исходным кодом, который упрощает извлечение структурированных данных и аналитической информации из документов с минимальным кодом благодаря мощным встроенным абстракциям и автоматизированным функциям.
rtrvr.ai
rtrvr.ai - это расширение Chrome на базе ИИ, которое позволяет пользователям автоматизировать веб-задачи, проводить глубокие исследования по вкладкам и извлекать структурированные данные с любого веб-сайта, используя команды на естественном языке.
Airtable AI Assistant
Airtable AI Assistant — это интегрированный инструмент на основе искусственного интеллекта, который объединяет возможности создания приложений, анализа данных и веб-исследований, чтобы помочь командам преобразовывать документы в структурированные данные, генерировать аналитические данные и автоматизировать рабочие процессы в рамках платформы Airtable.
Показать больше