Zilliz, der Schöpfer der Milvus AI Vektordatenbank, hat Vector Lakebase gestartet.Batch-Analyse und interaktive Datenerfassung.
Milvus unterstützt Vektor-Embedding-Speicher für LLM- und KI-Agent-RAG-Workflows als Kernangebot von Zilliz.000+ GitHub-Sterne und über 100 Millionen Docker-PullsEs bedient mehr als 10.000 globale Unternehmen und KI-Startups, darunter MiniMax, Salesforce und Read AI.
Zilliz-CEO Charles Xie erklärt, dass die Suche nach Produktionsvektoren die Kernkompetenz des Unternehmens bleibt, mit kontinuierlichen Upgrades der Geschwindigkeit und Wirtschaftlichkeit in Milvus und Zilliz Cloud.Vector Lakebase stellt den nächsten technologischen Sprung dar, die Bereitstellung einer einheitlichen Datenschicht, die gemeinsame Vektordaten für Produktionsanfragen, Datenerforschung und Petabyte-Modellbildung ohne Datenduplizierung oder -migration ermöglicht.
Gebaut auf S3-kompatibelem Unified Storage nutzt Vector Lakebase die offene Vortex-Engine.die Echtzeit-Agent-Speicherverarbeitung und offline-semantische Deduplikation über abgestufte Bereitstellungs- und On-Demand-Rechenressourcen abdeckt.
Vortex, ein Projekt der Linux Foundation, früher SpiralDB, ist ein leistungsstarkes Säulenformat für KI und Analysen.Scan- und Schreibleistung mit überlegener oder gleichwertiger Kompression gegenüber Parquet und Lance.
Moderne KI arbeitet auf iterativen Service-Learn-Improvement-Zyklen. LLM und KI-Agenten erzeugen operative Feedback-Daten, die Batch-Analyse ermöglichen,Ausbildungsdatensatzverfeinerung und Verhaltensoptimierung von Agenten.KI-Teams benötigen eine gründliche Erforschung von Roh- und Feedbackdaten, um Servicequalitätsprobleme zu diagnostizieren, groß angelegte Daten-Duplikation und -Clustering durchzuführen,und hochwertige Schulungsdaten aus neu durchsuchten Datensätzen identifizieren.
Traditionelle Architekturen trennen Vektordatenbankproduktionsdaten und analytische Feedbackdaten.gleichzeitige Unterstützung der Echtzeit-Abfrage, interaktive Entdeckung und Chargenanalyse durch fünf Kernfunktionen.
Ebenenreiche Dienstleistungslösungen: Mehrstufige Echtzeit-Architektur, die hohe Leistung, Betriebseffizienz und elastische Skalierbarkeit für riesige Datensätze ausgleicht.
Nachfrage nach Informationen: Flexible Berechnungen für Arbeitslasten mit geringer Priorität und Latenzverzögerung, einschließlich Datenerforschung und Batchverarbeitung zur Optimierung der Ressourcennutzung.
Suche nach externen Datenmeeren: Bereitstellung bestehender Kundendatenmeere mit fortschrittlichen Index- und hochgradigen Vektorsuchfunktionen.
Vollspektralsuche: Unterstützt Vektor-, Text-, JSON- und geographische Abfragen mit hybrider Abfrage, Filterung und Neuranking für eine umfassende multimodale Analyse.
Einheitliche Speicherung für die Einheimischen der Seen: Konsolidiert die Bereitstellung und Analyse von Arbeitslasten auf Vortex-basiertem Speicher mit flexibler Formatierung und robuster Datenmodellierung.
Das dreistufige Serviersystem ist leistungsoptimiert.Kapazitätsoptimierte und abgestufte Speicherung .
Vector Lakebase ist exklusiv auf Zilliz Cloud verfügbar (keine On-Premise-Bereitstellung).Die Funktion der externen Sammlung ermöglicht eine logische Kartierung mit null Kopien mit Kundendatenseen, um eine leistungsstarke Indexierung und eine Vollspektrensuche zu ermöglichen.
Es unterstützt gängige Tabellen- und Dateiformate wie Lance, Iceberg, Parquet und Vortex, mit inkrementeller Synchronisierung und On-Demand-Daten-Aktualisierungsfunktionen.
Vector Lakebase unterstützt Serverlose, dedizierte und BYOC-Bereitstellungen in mehr als 30 Cloud-Regionen auf AWS, Google Cloud und Azure.Neue Work-E-Mail-Nutzer können auf der offiziellen Website $100 Zilliz Cloud Credits beanspruchen..
Beibei Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Sandy Yang, Leiterin der globalen Strategie
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