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.
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Kundenbewertungen für Zilliz
Gesamtanalyse
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6-monatiger Zeitplan
am hilfreichsten
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
Good for Large-Scale Recommendations, But Room for Improvement
Was ich mochte
Was könnte besser sein
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.
Charlotte Taylor
Streamlined AI Data Management with Milvus Integration
Was ich mochte
Was könnte besser sein
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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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
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