Zilliz, criador do banco de dados de vetores Milvus AI, lançou o Vector Lakebase.Análise por lotes e descoberta de dados interativos.
O Milvus fornece armazenamento de embutidos vetoriais para fluxos de trabalho RAG de agentes de LLM e IA como a principal oferta da Zilliz.000+ estrelas do GitHub e mais de 100 milhões de pulls do DockerServe a mais de 10.000 empresas globais e startups de IA, incluindo MiniMax, Salesforce e Read AI.
O CEO da Zilliz, Charles Xie, afirma que a pesquisa de vetores de produção continua sendo a principal competência da empresa, com atualizações contínuas de velocidade e eficiência de custo em Milvus e Zilliz Cloud.Vector Lakebase representa o próximo salto tecnológico, fornecendo uma camada de dados unificada que permite dados vetoriais compartilhados para consultas de produção, exploração de dados e treinamento de modelos em escala de petabyte sem duplicação ou migração de dados.
Construído no armazenamento unificado compatível com S3, o Vector Lakebase aproveita o motor aberto Vortex.que abrange o processamento de memória de agentes em tempo real e a deduplicação semântica offline através de recursos de computação por servidão em camadas e sob demanda.
Vortex, um projeto da Fundação Linux, anteriormente SpiralDB, é um formato de coluna de alto desempenho para IA e análise.desempenho de digitalização e gravação com compressão superior ou equivalente em comparação com Parquet e Lance.
A IA moderna opera em ciclos iterativos de servir-aprender-melhorar.Refinamento de conjuntos de dados de treinamento e otimização do comportamento do agenteAs equipas de IA requerem uma exploração profunda de dados brutos e de feedback para diagnosticar problemas de qualidade de serviço, executar a deduplicação e agrupamento de dados em larga escala,e identificar dados de formação de alto valor a partir de conjuntos de dados recém-explorados.
Arquiteturas tradicionais separam dados de produção de banco de dados vetoriais e dados de feedback analítico.Suporte simultâneo à recuperação em tempo real, descoberta interativa e análise por lotes através de cinco capacidades principais.
Soluções de Serviço em Níveis: Arquitetura de carga de trabalho em tempo real de vários níveis que equilibra o alto desempenho, a eficiência operacional e a escalabilidade elástica para conjuntos de dados maciços.
Pesquisa sob demanda: Computação flexível para cargas de trabalho de baixa prioridade e tolerantes à latência, incluindo exploração de dados e processamento por lotes para otimizar a utilização dos recursos.
Pesquisa em Data Lake externo: Equipar os lagos de dados de clientes existentes com indexação avançada e capacidades de pesquisa por vetores em grande escala.
Pesquisa de Espectro Completo: Suporta consultas vetoriais, textuais, JSON e geoespaciais com recuperação híbrida, filtragem e reclassificação para análise multimodal abrangente.
Armazenamento unificado de lagos nativos: Consolida as cargas de trabalho de serviço e análise no armazenamento baseado em Vortex com formatação flexível e modelagem robusta de dados.
O seu sistema de serviço de três níveis é optimizado para o desempenho,Capacidade otimizada e armazenamento em camadas .
O Vector Lakebase está disponível exclusivamente na Zilliz Cloud (sem implantação no local).Seu recurso de Coleção Externa cria mapeamento lógico de cópia zero com lagos de dados do cliente para permitir indexação de alto desempenho e pesquisa de espectro completo.
Suporta formatos de tabela e arquivo convencionais, incluindo Lance, Iceberg, Parquet e Vortex, com sincronização incremental e funções de atualização de dados sob demanda.
Agora em pré-visualização pública, o Vector Lakebase suporta implantações Serverless, Dedicadas e BYOC em mais de 30 regiões de nuvem na AWS, Google Cloud e Azure.Novos usuários de e-mail de trabalho podem reivindicar créditos de $100 Zilliz Cloud no site oficial.
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