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Zilliz

Wenn Sie frustriert sind von der Verwaltung komplexer Infrastruktur für groß angelegte Vektorsuchen und KI-Integration, Zilliz bietet eine vollständig verwaltete, unternehmensgerechte Vektordatenbanklösung, die die Bereitstellung vereinfacht.

Optimieren Sie die KI-Datenverwaltung

Mit Zilliz erleben Sie hohe Leistung und Skalierbarkeit für milliardenschwere Vektorsuchen, was Ihre KI-Anwendungen befähigt, schnellere und genauere Einblicke zu liefern.

Erreichen Sie nahtlose KI-Integration

Seine cloud-agnostische Architektur und robuste Sicherheit machen Zilliz zum perfekten Werkzeug, um Ihre KI-Infrastruktur ohne Aufwand aufzurüsten, sodass Sie sich auf Ihre Kernprojekte und Innovationen konzentrieren können.

Besuche AI Tool

Verifizierungsoptionen:

1.

E-Mail-Verifizierung: Bestätigen Sie das Eigentum über Ihre Domain-E-Mail.

2.

Dateiüberprüfung: Legen Sie unsere Datei auf Ihrem Server ab.

Nach Überprüfung haben Sie Zugriff auf die Verwaltung der Informationen Ihres KI-Tools (genehmigung ausstehend)

Wie Zilliz Arbeitet In 3 Schritten?

  1. 1. Melden Sie sich für Zilliz Cloud an

    Erstellen Sie ein kostenloses Konto um skalierbare Vektor-Datenbankfunktionen zu nutzen und Ihre Unternehmens-KI-Daten zu verwalten
  2. 2. Integriere SDKs für die Bereitstellung

    Lade SDKs (Python Java Go Nodejs) herunter um deine Anwendungen mit Zillizs leistungsstarker Vektorsuchplattform zu verbinden
  3. 3. Durchsuche Vektoren

    Erstelle Sammlungen und führe Ähnlichkeitssuchen durch um effiziente KI-gesteuerte Suche und Analyse zu ermöglichen

Kundenbewertungen für Zilliz

Gesamtanalyse

Umfassende Einblicke in die Bewertung und die historische Leistung.

Very Positive (2) 4.5/5 2 reviews 100% empfehlen — Monatliches Wachstum
6-monatiger Zeitplan
am hilfreichsten
Charlotte Taylor
Charlotte Taylor

As a data scientist at a mid-sized tech firm, I needed a reliable way to handle billion-scale image embeddings for our visual search app. Zilliz's fully managed Milvus service simplified deployment tremendously—within hours, I had a robust, scalable setup without the hassle of managing infrastructure. Its high-performance vector search made retrieval speeds lightning-fast, which was crucial for user experience. The built-in embedding pipelines streamlined our AI workflow, especially during model updates. My only wish is that multi-cloud deployment could offer more seamless migrations between providers, but overall, it's been a game changer for our project.

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Charlotte Taylor

4.0
empfiehlt

Good for Large-Scale Recommendations, But Room for Improvement

Verwendet für 1-3 months

Was ich mochte

  • Supports billion-scale vector search suitable for large recommender systems
  • Multi-cloud deployment offers flexible hosting options
  • Built-in embedding pipelines simplify integration for multimodal data
  • High performance retrieval improves responsiveness

Was könnte besser sein

  • Initial setup documentation could be more comprehensive for complex, multimodal datasets
  • Limited built-in governance tools make compliance harder for sensitive data

I'm a freelance developer working on a multimodal video recommendation system for a startup. Zilliz's support for billion-scale vector search was impressive—deploying their managed service meant I didn't need to worry about scaling issues. The multi-cloud options allowed us to host across different environments to optimize latency. However, I found the setup documentation somewhat sparse, especially around fine-tuning indexing parameters for multimodal data. Also, integrating the embedding pipelines was straightforward, but I wish there were more built-in tools for advanced governance and data privacy. Still, for large-scale projects, Zilliz offers a robust backbone.

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Charlotte Taylor

5.0
empfiehlt

Streamlined AI Data Management with Milvus Integration

Verwendet für over year

Was ich mochte

  • Fully managed Milvus service simplified deployment, saving me days of setup time
  • Billion-scale vector search handles our large image dataset efficiently
  • Built-in embedding pipelines streamline our AI workflows
  • High performance retrieval speeds improve user experience

Was könnte besser sein

  • Multi-cloud deployment could be more flexible; moving datasets between clouds isn't as straightforward as I'd like
  • Lack of detailed granular access controls in the current security features

As a data scientist at a mid-sized tech firm, I needed a reliable way to handle billion-scale image embeddings for our visual search app. Zilliz's fully managed Milvus service simplified deployment tremendously—within hours, I had a robust, scalable setup without the hassle of managing infrastructure. Its high-performance vector search made retrieval speeds lightning-fast, which was crucial for user experience. The built-in embedding pipelines streamlined our AI workflow, especially during model updates. My only wish is that multi-cloud deployment could offer more seamless migrations between providers, but overall, it's been a game changer for our project.

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Siehst du wie Zilliz vergleicht mit seiner Alternative:

Zilliz VS Zillion

Zilliz: Merkmale Vorteile Und FAQs

Erkunde alles was du wissen musst über Zilliz

Kernfunktionen
  • Vollständig verwalteter Milvus Dienst: vereinfacht Bereitstellung
  • Milliarde-Skala Vektorsuche: behandelt große Datensätze
  • Hohe Leistung: schnellere Abfrage
  • Hoch skalierbar: unterstützt bis zu 100 Milliarden Elemente
  • Sicherheit und Governance: schützt Daten
  • Integrierte Einbettungspipelines: optimiert KI-Arbeitsabläufe
  • Multi-Cloud Verfügbarkeit: flexible Bereitstellungsoptionen
Vorteile
  • Handhabt milliardenschwere Daten Hohe Verfügbarkeit mit 9995 uptime Mehrfach-Cloud-Unterstützung Sicherheitszertifizierungen wie SOC2 und ISO27001 Schnelle Integration über SDKs und APIs Unterstützt große Unternehmen mit skalierbarer Architektur
Anwendungsfälle
  • Abrufverstärkter Generation (RAG)
  • Empfehlungssystem
  • Text/Semantische Suche
  • Bildähnlichkeitssuche
  • Audiosimilaritätssuche
  • Videosimilaritätssuche
  • Multimodale Ähnlichkeitssuche

Häufig gestellte Fragen

Was ist eine Recheneinheit CU

Ein Compute Unit CU steht für die Compute Kapazität die für Ihre Vektor Datenbank Arbeitslasten zugewiesen ist was die Leistung und Skalierbarkeit beeinflusst

Wie viele CUs brauche ich für eine Sammlung

Die nummer hängt von deiner datensatzgröße und leistungserfordernissen ab höhere CUs verbessern geschwindigkeit und kapazität

Bietet Zilliz eine kostenlose Testversion an

Ja Zilliz bietet einen kostenlosen Plan mit 5 GB Speicherplatz an geeignet für Lernen und Prototyping mit Optionen zum Upgrade

Top Alternativen zu Zilliz

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Beste primäre Aufgaben für Zilliz — Top Anwendungsfälle und Arbeitsabläufe

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