实时向量服务
为生产工作负载提供低延迟向量检索，并提供分层选项，可在不同数据集大小和流量级别之间平衡性能与成本。
Zilliz
认领Zilliz 是面向企业 AI 工作负载的全托管向量数据库和 Vector Lakebase 平台，支持实时向量检索、混合检索，以及 SaaS 和 BYOC 部署。
概述
Zilliz 是一个由 Milvus 驱动的全托管向量数据库和 Vector Lakebase 平台。它专为需要在大规模向量数据集上进行实时服务、迭代发现和批量分析的企业 AI 工作负载而设计。
该产品将向量搜索与更广泛的数据操作相结合，包括混合检索、全文搜索、过滤、重排序以及原生湖存储。网站将其定位为面向百亿级规模 AI 数据的单一真实来源，并提供 SaaS、BYOC 以及开源 Milvus 路径等部署选项。
核心能力
原生湖存储
在统一的原生湖存储层上存储和查询服务与分析数据，产品被定位为构建于 Vortex 之上的 Vector Lakebase。
全谱搜索
跨向量、文本、JSON 和地理空间数据使用混合检索，并结合过滤和重排序以支持更具表达力的查询。
分层架构
在性能优化、容量优化和分层存储集群类型之间进行选择，以匹配延迟、吞吐量和成本要求。
按需计算与索引
在零拷贝外部数据上运行按需查询和索引任务，使搜索工作负载无需始终在线计算资源也能运行。
BYOC 部署
通过 BYOC 将数据保留在你自己的云环境中，由 Zilliz 管理控制平面，而客户数据保留在客户的 VPC 中。
常见使用场景
生产环境语义搜索
构建需要在生产规模下进行向量检索的低延迟 AI 应用，并根据流量、延迟和数据集大小选择配置。
大规模、成本敏感型检索
在成本与性能同样重要的超大规模数据集上运行搜索，并使用分层存储、按需计算或 BYOC 来匹配基础设施约束。
混合检索工作流
支持将向量搜索与文本、JSON、地理空间以及重排序结果相结合的 AI 系统，而不是把嵌入向量视为唯一查询类型。
私有云部署
在客户可控的环境中保留敏感数据，同时仍然使用托管服务，适合有合规或主权要求的团队。
在线 schema 演进
通过回填并迭代 schema 和数据模型来持续运行不断变化的 AI 数据集，而不会中断服务。
Pros and Cons
Pros
- 将向量搜索、全文搜索、过滤和重排序集成在一个平台中。
- 提供多种部署选择，包括 SaaS、BYOC 和开源 Milvus。
- 支持大规模工作负载，网站将 100B+ 实体和 10K+ QPS 作为设计目标。
- 为低流量或大规模工作负载提供按需计算和分层存储等成本导向选项。
- 在定价页面的高阶套餐中包含企业级控制，例如 SSO、审计日志、RBAC、私有网络和加密。
Cons
- 来源并未完整公开每个集成、SDK 或 API 接口的详细信息，仅有对 RESTful APIs 和语言 SDK 的一般性提及。
- 网站上对一些高级功能的描述较为概括，但覆盖审计显示在架构特定限制、工作流边界和功能细节方面仅有部分证据。
FAQ
什么是 Zilliz Cloud？
Zilliz Cloud 是一个由 Milvus 驱动的全托管向量数据库和向量 Lakebase 平台。源材料强调其在单一真实来源上支持实时服务、迭代发现、批量分析和 AI 数据操作。
有哪些部署选项？
源材料显示的部署选项包括：Zilliz Cloud 上的 SaaS、在客户自有云环境中的 BYOC，以及开源 Milvus 选项。定价页面还列出了专用版、无服务器版和 BYOC 计划。
Zilliz 是否提供免费层或试用？
定价页面显示了 Free、Standard、Enterprise、Business Critical、On-demand Compute 和 BYOC。页面包含部分付费计划的 30 天免费试用，以及针对更高接触式选项的联系销售流程。
Zilliz 是否支持将向量搜索和文本搜索结合起来？
是。源材料说明 Zilliz 支持混合检索和全谱搜索，包括向量搜索、文本、JSON 和地理空间数据，以及全文搜索和重排序。
Quick Facts
- 类别
- 向量数据库 / Vector Lakebase
- 主要平台
- 由 Milvus 驱动的 Zilliz Cloud
- 部署选项
- SaaS、BYOC 和开源 Milvus
- 提及的云平台
- AWS、Google Cloud、Azure
- API 和 SDK
- RESTful APIs 以及 Python、Java、Go、Node.js SDKs
- 来源域名
- zilliz.com