Zilliz, creador de la base de datos vectorial Milvus AI, lanzó Vector Lakebase. La solución nativa de la nube aumenta la búsqueda vectorial en tiempo real con conectividad de lago de datos externo, análisis por lotes y descubrimiento de datos interactivo.
Milvus impulsa el almacenamiento de incorporación de vectores para flujos de trabajo RAG de agentes de inteligencia artificial y LLM como la oferta principal de Zilliz. La base de datos de código abierto admite búsquedas vectoriales a escala de 100 mil millones, con más de 44 000 estrellas de GitHub y más de 100 millones de extracciones de Docker. Presta servicios a más de 10 000 empresas globales y nuevas empresas de inteligencia artificial, incluidas MiniMax, Salesforce y Read AI.
El director ejecutivo de Zilliz, Charles Xie, afirma que la búsqueda de vectores de producción sigue siendo la competencia principal de la empresa, con actualizaciones continuas de velocidad y rentabilidad en Milvus y Zilliz Cloud. Vector Lakebase representa el próximo salto tecnológico, ya que ofrece una capa de datos unificada que permite compartir datos vectoriales para consultas de producción, exploración de datos y entrenamiento de modelos a escala de petabytes sin duplicación ni migración de datos.
Construido sobre almacenamiento unificado compatible con S3, Vector Lakebase aprovecha el motor abierto Vortex. Robert Guo, vicepresidente de producto de Zilliz y arquitecto central de Milvus, explica que el producto unifica cargas de trabajo inconexas, cubriendo el procesamiento de memoria del agente en tiempo real y la deduplicación semántica fuera de línea a través de servicios por niveles y recursos informáticos bajo demanda.
Vortex, un proyecto de la Fundación Linux anteriormente SpiralDB, es un formato de columnas de alto rendimiento para inteligencia artificial y análisis. Ofrece un rendimiento de acceso aleatorio, escaneo y escritura drásticamente más rápido con una compresión superior o equivalente en comparación con Parquet y Lance.
La IA moderna opera en ciclos iterativos de servir-aprender-mejorar. Los LLM y los agentes de IA generan datos de retroalimentación operativa, lo que potencia el análisis por lotes, el refinamiento del conjunto de datos de capacitación y la optimización del comportamiento de los agentes. Los equipos de IA requieren una exploración profunda de los datos sin procesar y de retroalimentación para diagnosticar problemas de calidad del servicio, ejecutar agrupaciones y deduplicación de datos a gran escala e identificar datos de entrenamiento de alto valor a partir de conjuntos de datos recién rastreados.
Las arquitecturas tradicionales separan los datos de producción de bases de datos vectoriales y los datos de retroalimentación analítica. Vector Lakebase unifica estos flujos de trabajo con un plano de datos semánticos de copia cero, admitiendo simultáneamente la recuperación en tiempo real, el descubrimiento interactivo y el análisis por lotes a través de cinco capacidades principales.
Soluciones de servicio escalonado: Arquitectura de carga de trabajo de varios niveles en tiempo real que equilibra el alto rendimiento, la eficiencia operativa y el escalamiento elástico para conjuntos de datos masivos.
Búsqueda bajo demanda: Computación flexible para cargas de trabajo de baja prioridad y tolerantes a la latencia, incluida la exploración de datos y el procesamiento por lotes para optimizar la utilización de recursos.
Búsqueda de lago de datos externo: Equipa los lagos de datos de clientes existentes con indexación avanzada y capacidades de búsqueda vectorial de alta escala.
Búsqueda de espectro completo: Admite consultas vectoriales, de texto, JSON y geoespaciales con recuperación, filtrado y reclasificación híbridos para un análisis multimodal integral.
Almacenamiento unificado nativo de Lake: Consolida cargas de trabajo de servicio y análisis en almacenamiento basado en Vortex con formato flexible y modelado de datos sólido.
Su sistema de servicio de tres niveles (rendimiento optimizado, capacidad optimizada y almacenamiento por niveles) adopta estrategias personalizadas de indexación y ubicación de datos para ofrecer compensaciones flexibles entre rendimiento y costo para diversos escenarios empresariales.
Vector Lakebase está disponible exclusivamente en Zilliz Cloud (sin implementación local). Su función de Colección externa crea un mapeo lógico sin copia con lagos de datos de clientes para permitir una indexación de alto rendimiento y una búsqueda de espectro completo.
Admite formatos de archivos y tablas convencionales, incluidos Lance, Iceberg, Parquet y Vortex, con sincronización incremental y funciones de actualización de datos bajo demanda.
Ahora en versión preliminar pública, Vector Lakebase admite implementaciones sin servidor, dedicadas y BYOC en más de 30 regiones de la nube en AWS, Google Cloud y Azure. Los nuevos usuarios de correo electrónico del trabajo pueden reclamar créditos de Zilliz Cloud de $100 en el sitio web oficial.
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