Zilliz
Site web ouvert-
Présentation de l'outil:Zilliz Cloud, base vectorielle gérée sur Milvus pour RAG/LLM à l’échelle.
-
Date d'inclusion:2025-10-28
-
Réseaux sociaux et e-mails:
Informations sur l'outil
Qu’est-ce que Zilliz AI
Zilliz AI est une plateforme de base de données vectorielle entièrement gérée, conçue pour les applications d’IA au niveau entreprise. Elle s’appuie sur Milvus afin de simplifier le déploiement, l’exploitation et la montée en charge de la recherche vectorielle et de la recherche sémantique. Avec Zilliz Cloud, les équipes peuvent gérer des milliards de vecteurs, obtenir une faible latence pour la similarité, et alimenter des flux de génération augmentée par récupération avec des grands modèles de langage, tout en réduisant la complexité d’infrastructure.
Fonctionnalités principales de Zilliz AI
- Service entièrement géré : déploiement, mises à jour et opérations simplifiés, sans maintenance d’infrastructure.
- Échelle milliard : gestion de volumes massifs d’embeddings avec haute disponibilité et résilience.
- Faible latence : recherche de similarité rapide pour des expériences en temps quasi réel.
- Indexation vectorielle avancée : structures d’index et paramètres adaptés aux cas de recherche de proximité.
- Prise en charge multimodale : vecteurs issus de texte, d’images, d’audio ou de vidéo.
- Intégration IA : prise en charge de flux de génération augmentée par récupération avec des grands modèles de langage.
- Sécurité et gouvernance : contrôle d’accès, journalisation et bonnes pratiques de protection des données.
- Observabilité : métriques et suivi de la performance pour optimiser la recherche et le coût.
- Scalabilité élastique : capacité à croître ou réduire selon la charge applicative.
- Intégrations : connexion aisée aux pipelines d’embeddings et aux applications métier.
À qui s’adresse Zilliz AI
Zilliz AI convient aux équipes data, aux développeurs d’applications d’IA, aux directions techniques et aux organisations qui veulent industrialiser la recherche vectorielle à grande échelle. Il est particulièrement adapté aux cas de recherche sémantique, de recommandations, d’assistants alimentés par des grands modèles de langage, ainsi qu’aux entreprises ayant des exigences de performance, de sécurité et de fiabilité.
Comment utiliser Zilliz AI
- Créer un espace de travail sur la plateforme Zilliz Cloud et définir un projet.
- Modéliser les données : choisir les collections et les schémas pour stocker les embeddings et les métadonnées.
- Générer les embeddings avec le modèle de votre choix et ingérer les vecteurs dans la collection.
- Configurer l’indexation vectorielle et les paramètres de similarité (par exemple distance cosinus ou euclidienne).
- Interroger la base : exécuter des recherches de proximité et récupérer les éléments les plus pertinents.
- Brancher la sortie dans un flux de génération augmentée par récupération pour enrichir vos grands modèles de langage.
- Surveiller les métriques, ajuster les paramètres d’index et optimiser coûts et latence.
Cas d’utilisation de Zilliz AI
Recherche de produits et recherche sémantique en e‑commerce, recommandations personnalisées, assistance client augmentée, détection de doublons de contenu, lutte contre la fraude par similarité, recherche d’images par exemple pour des catalogues médias, analyse de similarité pour la cybersécurité, et pipelines de génération augmentée par récupération afin de connecter un corpus interne à des grands modèles de langage.
Tarification de Zilliz AI
Les informations détaillées sur la tarification ne sont pas fournies ici. Pour connaître les plans disponibles, les niveaux de service et la présence éventuelle d’une offre gratuite ou d’une période d’essai, veuillez consulter les informations officielles de la plateforme.
Avantages et inconvénients de Zilliz AI
Avantages :
- Réduction de la complexité opérationnelle grâce au service géré.
- Performance à grande échelle et faible latence pour la recherche vectorielle.
- Intégration naturelle avec la génération augmentée par récupération et les grands modèles de langage.
- Fonctions de sécurité, de gouvernance et d’observabilité adaptées aux besoins d’entreprise.
- Prise en charge de données multimodales et de divers cas d’usage.
Inconvénients :
- Dépendance à un service géré pouvant entraîner un verrou fournisseur.
- Coût potentiellement élevé pour des charges très volumétriques.
- Moins de contrôle fin que certaines solutions auto‑hébergées.
- Qualité des résultats dépendante des embeddings et de leur pipeline en amont.
Questions fréquentes sur Zilliz AI
-
Quelle est la différence entre Zilliz AI et l’utilisation de Milvus en auto‑hébergement ?
Zilliz AI fournit un service entièrement géré avec déploiement, opérations et montée en charge simplifiés, tandis que l’auto‑hébergement avec Milvus requiert la gestion de l’infrastructure, des mises à jour et de la surveillance.
-
Zilliz AI convient‑il à la génération augmentée par récupération avec des grands modèles de langage ?
Oui, la plateforme est conçue pour alimenter des flux de récupération et de contextes pertinents, puis les injecter dans vos modèles afin d’améliorer la pertinence des réponses.
-
Puis‑je stocker des vecteurs issus de plusieurs modalités (texte, image, audio) ?
La plateforme prend en charge des embeddings multimodaux, ce qui permet d’unifier la recherche de similarité sur différents types de données.
-
Comment optimiser la pertinence et la latence des recherches ?
En ajustant le type d’index, les paramètres de similarité, la taille de la recherche et, si nécessaire, un reclassement des résultats, tout en surveillant les métriques de performance.