Zilliz
Si vous êtes frustré par la gestion d'une infrastructure complexe pour la recherche vectorielle à grande échelle et les intégrations d'intelligence artificielle Zilliz propose une solution de base de données vectorielle entièrement gérée de niveau entreprise qui simplifie le déploiement
Rationaliser la gestion des données AI
Avec Zilliz profitez d'une haute performance et d'une évolutivité pour une recherche vectorielle à l'échelle du milliard en permettant à vos applications AI de fournir des insights plus rapides et plus précis
Réaliser une intégration AI transparente
Son architecture compatible cloud et sa sécurité robuste font Zilliz l'outil parfait pour améliorer votre infrastructure AI sans tracas vous aidant à vous concentrer sur vos projets et innovations principales
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la plus utile
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
Ce que j'ai aimé
que pourrait être mieux
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
Ce que j'ai aimé
que pourrait être mieux
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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Questions Fréquemment Posées
Qu est une Unité de Calcul CU
Une unité de calcul CU représente la capacité de calcul allouée à vos charges de travail de base de données vectorielles impactant la performance et la scalabilité
Combien de UC me faut-il pour une collection
Le nombre dépend de la taille de votre ensemble de données et de vos besoins en performance; des CUs plus élevés améliorent la vitesse et la capacité
Zilliz offre-t-il un essai gratuit
Oui Zilliz offre un plan gratuit avec 5 GB de stockage adapté à l apprentissage et au prototypage avec des options de mise à niveau
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