Zilliz, creatore del database vettoriale AI Milvus, ha lanciato Vector Lakebase. La soluzione nativa del cloud potenzia la ricerca vettoriale in tempo reale con connettività data Lake esterna, analisi batch e rilevamento interattivo dei dati.
Milvus potenzia l'archiviazione di incorporamento vettoriale per i flussi di lavoro RAG degli agenti LLM e AI come offerta principale di Zilliz. Il database open source supporta ricerche vettoriali su scala 100 miliardi, con oltre 44.000 stelle GitHub e oltre 100 milioni di pull Docker. Serve oltre 10.000 imprese globali e startup AI tra cui MiniMax, Salesforce e Read AI.
Il CEO di Zilliz, Charles Xie, afferma che la ricerca dei vettori di produzione rimane la competenza principale dell'azienda, con continui aggiornamenti in termini di velocità ed efficienza dei costi su Milvus e Zilliz Cloud. Vector Lakebase rappresenta il prossimo salto tecnologico, offrendo un livello di dati unificato che consente la condivisione di dati vettoriali per query di produzione, esplorazione dei dati e training di modelli su scala petabyte senza duplicazione o migrazione dei dati.
Basato su uno storage unificato compatibile con S3, Vector Lakebase sfrutta il motore Vortex aperto. Robert Guo, vicepresidente del prodotto di Zilliz e architetto principale di Milvus, spiega che il prodotto unifica carichi di lavoro disgiunti, coprendo l'elaborazione della memoria dell'agente in tempo reale e la deduplicazione semantica offline tramite servizi a più livelli e risorse di elaborazione su richiesta.
Vortex, un progetto della Linux Foundation precedentemente noto come SpiralDB, è un formato a colonne ad alte prestazioni per l'intelligenza artificiale e l'analisi. Offre prestazioni di accesso casuale, scansione e scrittura drasticamente più veloci con una compressione superiore o equivalente rispetto a Parquet e Lance.
L’intelligenza artificiale moderna opera su cicli iterativi servire-imparare-migliorare. Gli LLM e gli agenti IA generano dati di feedback operativo, consentendo l'analisi batch, il perfezionamento dei set di dati di formazione e l'ottimizzazione del comportamento degli agenti. I team AI richiedono un'esplorazione approfondita dei dati grezzi e di feedback per diagnosticare problemi di qualità del servizio, eseguire la deduplicazione e il clustering dei dati su larga scala e identificare dati di formazione di alto valore dai set di dati appena sottoposti a scansione.
Le architetture tradizionali separano i dati di produzione del database vettoriale e i dati di feedback analitico. Vector Lakebase unifica questi flussi di lavoro con un piano dati semantico a copia zero, supportando contemporaneamente il recupero in tempo reale, il rilevamento interattivo e l'analisi batch attraverso cinque funzionalità principali.
Soluzioni di servizio a livelli: Architettura del carico di lavoro in tempo reale multilivello che bilancia prestazioni elevate, efficienza operativa e scalabilità elastica per set di dati di grandi dimensioni.
Ricerca su richiesta: Elaborazione flessibile per carichi di lavoro a bassa priorità e con tolleranza alla latenza, tra cui l'esplorazione dei dati e l'elaborazione batch per ottimizzare l'utilizzo delle risorse.
Ricerca data Lake esterna: dota i data Lake dei clienti esistenti di indicizzazione avanzata e funzionalità di ricerca vettoriale su larga scala.
Ricerca a spettro completo: Supporta query vettoriali, di testo, JSON e geospaziali con recupero ibrido, filtraggio e riclassificazione per un'analisi multimodale completa.
Storage unificato Lake-Native: consolida i carichi di lavoro di gestione e analisi sullo storage basato su Vortex con formattazione flessibile e solida modellazione dei dati.
Il suo sistema di servizio a tre livelli (ottimizzato per le prestazioni, ottimizzato per la capacità e storage a più livelli) adotta strategie di indicizzazione e posizionamento dei dati su misura per offrire compromessi flessibili tra costi e prestazioni per diversi scenari aziendali.
Vector Lakebase è disponibile esclusivamente su Zilliz Cloud (nessuna distribuzione in sede). La sua funzionalità di raccolta esterna crea una mappatura logica a copia zero con i data Lake dei clienti per consentire l'indicizzazione ad alte prestazioni e la ricerca a spettro completo.
Supporta i principali formati di tabelle e file, tra cui Lance, Iceberg, Parquet e Vortex, con sincronizzazione incrementale e funzioni di aggiornamento dei dati su richiesta.
Ora disponibile in anteprima pubblica, Vector Lakebase supporta distribuzioni serverless, dedicate e BYOC in oltre 30 regioni cloud su AWS, Google Cloud e Azure. I nuovi utenti di posta elettronica di lavoro possono richiedere crediti Zilliz Cloud da $ 100 sul sito Web ufficiale.
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