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Zilliz

Se você está frustrado com a gestão de infraestrutura complexa para busca vetorial em grande escala e integrações de IA Zilliz oferece uma solução de banco de dados vetorial gerenciada totalmente solução de nível empresarial que simplifica a implantação

Otimize a Gestão de Dados de IA

Com Zilliz experimente alto desempenho e escalabilidade para busca vetorial em escala de bilhões permitindo que suas aplicações de IA ofereçam insights mais rápidos e precisos

Alcance uma Integração de IA sem Costura

Sua arquitetura neutra de nuvem e segurança robusta fazem Zilliz a ferramenta perfeita para atualizar sua infraestrutura de IA sem problemas ajudando você a focar em seus projetos e inovações principais

Visitar Ferramenta de IA

Opções de Verificação:

1.

Verificação de Email: Verifique a posse através do seu email de domínio.

2.

Verificação de Arquivo: Coloque nosso arquivo em seu servidor.

Após verificação você terá acesso para gerenciar as informações da sua ferramenta de IA (aprovado pendente)

Como Zilliz Trabalha Em 3 Passos?

  1. 1. Inscreva-se na Zilliz Cloud

    Crie uma conta gratuita para acessar recursos de banco de dados vetoriais escaláveis e comece a gerenciar seus dados de IA empresarial
  2. 2. Integre SDKs para implantação

    Baixe SDKs (Python Java Go Node.js) para conectar suas aplicações à plataforma de busca vetorial de alto desempenho da Zilliz
  3. 3. Realizar buscas vetoriais

    Criar coleções e executar buscas de similaridade para permitir recuperação e análise eficiente impulsionada por IA

Avaliações de Clientes para Zilliz

Análises Gerais

principais insights de uma revisão abrangente e de desempenho histórico

Very Positive (2) 4.5/5 2 reviews 100% recomendar — crescimento mensal
prazo de 6 meses
Mais útil
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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Mostrando 1 - 2 de 2 críticas .

avatar do utilizador para Charlotte Taylor

Charlotte Taylor

4.0
Recomenda

Good for Large-Scale Recommendations, But Room for Improvement

Usado para 1-3 months

O que eu gostei

  • 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

O que poderia ser melhor

  • 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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avatar do utilizador para Charlotte Taylor

Charlotte Taylor

5.0
Recomenda

Streamlined AI Data Management with Milvus Integration

Usado para over year

O que eu gostei

  • 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

O que poderia ser melhor

  • 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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Comparação direta

Veja como Zilliz compara com seu alternativa:

Zilliz VS Zillion

Zilliz: Recursos Vantagens e Perguntas Frequentes

Explore tudo que você precisa saber sobre Zilliz

Recursos Principais
  • Serviço Milvus totalmente gerenciado: simplifica implantação
  • Pesquisa de vetor em escala de bilhões: lida com grandes conjuntos de dados
  • Alto desempenho: recuperação mais rápida
  • Altamente escalável: suporta até 100 bilhões de itens
  • Segurança e governança: garante proteção de dados
  • Pipelines de incorporação integradas: agiliza fluxos de trabalho de IA
  • Disponibilidade Multi-Nuvem: opções de implantação flexíveis
Vantagens
  • Manipula dados em escala de bilhões
  • Alta disponibilidade com 99,95% de tempo de atividade
  • Suporte multi-nuvem
  • Certificações de segurança como SOC2 e ISO27001
  • Integração rápida por meio de SDKs e APIs
  • Apoia grandes empresas com arquitetura escalável
Casos de Uso
  • Geração Aumentada por Recuperação RAG
  • Sistema de Recomendação
  • Pesquisa de Texto/Semântica
  • Busca de Semelhança de Imagem
  • Busca de Semelhança de Áudio
  • Busca de Semelhança de Vídeo
  • Busca de Semelhança Multimodal

Perguntas Frequentes

O que e uma Unidade de Calculo (UC)

Uma Unidade de Cálculo (UC) representa a capacidade de cálculo alocada para suas cargas de trabalho de banco de dados vetoriais, impactando desempenho e escalabilidade

Quantos CUs eu preciso para uma coleção

O numero depende do tamanho do seu conjunto de dados e das suas necessidades de desempenho; maiores CUs melhoram a velocidade e capacidade

A Zilliz oferece um teste gratuito

Sim Zilliz oferece um plano gratuito com 5 GB de armazenamento adequado para aprendizado e prototipagem com opções de atualização

Principais Alternativas a Zilliz

Opções selecionadas classificadas por similaridade características e valor

Ordenar por
Buscando melhores combinações…
  • Ainda nao foram encontradas alternativas

    Tente ajustar os filtros ou volte a verificar em breve

Melhores tarefas primárias para Zilliz — Principais casos de uso e fluxos de trabalho

Descubra as tarefas mais comuns onde Zilliz excelas: sugestões selecionadas de alta relevância para te ajudar a começar mais rápido

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