Zilliz

Zilliz AI란?

Zilliz AI는 오픈소스 Milvus를 기반으로 한 완전관리형 벡터 데이터베이스 서비스인 Zilliz Cloud를 제공하는 플랫폼입니다. 기업용 AI 애플리케이션에서 요구되는 억 단위 규모의 벡터 검색을 안정적으로 처리하고, Retrieval Augmented Generation(RAG)과 대규모 언어 모델(LLM) 기반 기능을 손쉽게 구현하도록 설계되었습니다. 핵심 가치는 복잡한 인프라 관리와 확장 운영을 제거해 배포를 단순화하는 데 있으며, 개발자는 임베딩 생성, 인덱싱, 유사도 검색 API 연동 같은 핵심 로직에 집중할 수 있습니다. 또한 자동 확장과 고가용성, 관찰성(모니터링) 기능을 통해 증가하는 트래픽과 데이터에 유연하게 대응하며, 다양한 SDK와 표준 API로 기존 애플리케이션 및 데이터 파이프라인과 자연스럽게 연결됩니다.

Zilliz AI의 주요 기능

• 완전관리형 벡터 데이터베이스: Milvus 기반의 Zilliz Cloud로 프로비저닝, 패치, 백업, 고가용성 구성을 자동화합니다.
• 대규모 벡터 검색: 억 단위 벡터를 대상으로 근사 최근접(ANN) 검색을 지원해 낮은 지연과 높은 처리량을 제공합니다.
• RAG 최적화: 메타데이터 필터링과 상위 K 검색을 통해 LLM에 정확한 컨텍스트를 전달하고, 지식베이스 검색 성능을 향상합니다.
• 하이브리드 쿼리: 벡터 유사도에 스칼라/태그 필터를 조합해 정밀한 검색을 수행합니다.
• 자동 확장과 샤딩: 워크로드 변화에 따라 수평 확장 및 리소스 최적화를 지원합니다.
• 개발자 친화적 API: 다양한 언어 SDK와 REST/gRPC API로 손쉬운 통합이 가능합니다.
• 모니터링 및 관찰성: 성능 지표와 쿼리 통계를 제공해 튜닝과 운영을 돕습니다.
• 보안 및 액세스 제어: 프로젝트 단위의 키 관리와 권한 제어로 안전한 데이터 접근을 지원합니다.
• 데이터 파이프라인 연동: 임베딩 생성 워크플로와 데이터 소스 연계를 위한 커넥션 옵션을 제공합니다.

Zilliz AI를 사용할 사람

대규모 벡터 검색과 RAG를 핵심으로 하는 서비스를 빠르게 구축·운영하려는 기업 및 팀에 적합합니다. 구체적으로는 검색·추천·챗봇 기능을 제품에 내장하려는 프로덕트 팀, 임베딩 기반 애플리케이션을 설계하는 머신러닝/데이터 엔지니어, 인프라 운영 인력이 제한된 스타트업, 그리고 고가용성과 확장이 필요한 엔터프라이즈가 대상입니다. 자체 클러스터 운영 부담 없이 안정적인 성능과 관찰성을 확보하고 싶은 조직에 특히 유용합니다.

Zilliz AI 사용 방법

1. 계정 생성 및 로그인: Zilliz Cloud에 가입한 뒤 조직/프로젝트를 설정합니다.
2. 클러스터 준비: 리전과 사양을 선택해 인스턴스를 생성합니다.
3. 컬렉션 설계: 임베딩 차원 수와 거리 메트릭을 정하고 스키마(필드, 메타데이터)를 정의합니다.
4. 데이터 적재: 텍스트·이미지 등 원본에서 임베딩을 생성한 뒤 업서트(Upsert)합니다.
5. 인덱스 구성: 용도에 맞는 ANN 인덱스를 선택하고 파라미터를 튜닝합니다.
6. 검색 연동: SDK 또는 REST/gRPC로 top-k 유사도 검색과 메타데이터 필터 쿼리를 구현합니다.
7. RAG 파이프라인 연결: 검색 결과를 LLM 프롬프트 컨텍스트로 주입해 응답 품질을 높입니다.
8. 모니터링과 최적화: 쿼리 지표를 바탕으로 인덱스, 배치 크기, 캐시 전략을 조정합니다.

Zilliz AI의 산업별 활용 사례

전자상거래에서는 임베딩 기반 의미 검색과 개인화 추천으로 상품 탐색 품질을 높일 수 있습니다. 고객지원 분야에서는 지식베이스를 벡터화해 RAG 챗봇이 정확한 문서 근거와 함께 답변하도록 돕습니다. 미디어·콘텐츠에서는 대규모 이미지/오디오 임베딩으로 유사 자산 검색과 중복 탐지를 구현합니다. 금융·법률 부문은 규정·계약서 검색을 고도화해 리서치 시간을 줄이고, B2B SaaS는 앱 내부 검색과 문서 도우미 기능을 향상하는 데 활용할 수 있습니다.

Zilliz AI 요금제

요금제와 과금 방식은 서비스 플랜과 사용량에 따라 달라질 수 있습니다. 최신 가격, 무료 체험 제공 여부, 기업 맞춤 플랜 등 상세 조건은 Zilliz 공식 웹사이트의 요금 안내 페이지에서 확인하시기 바랍니다.

Zilliz AI의 장점과 단점

Zilliz AI 관련 자주 묻는 질문

• Zilliz AI와 Milvus는 어떤 관계인가요?

  Zilliz AI는 오픈소스 Milvus를 기반으로 한 완전관리형 서비스(Zilliz Cloud)를 제공합니다. Milvus는 자체 호스팅 가능한 오픈소스 엔진이며, Zilliz Cloud는 이를 운영·확장·모니터링까지 포함해 관리형으로 제공합니다.

• RAG 시스템에 어떻게 활용하나요?

  문서·지식베이스를 임베딩으로 변환해 컬렉션에 저장하고, 쿼리 임베딩으로 top-k 검색 후 관련 스니펫을 LLM 프롬프트에 주입합니다. 메타데이터 필터로 최신성, 권한, 카테고리 조건을 함께 적용하면 응답 품질이 향상됩니다.

• 어떤 임베딩과 거리 메트릭을 지원하나요?

  다양한 임베딩 모델에서 생성한 벡터를 저장·검색할 수 있으며, 용도에 맞춘 여러 유사도/거리 메트릭을 선택해 사용할 수 있습니다. 구체 지원 항목은 공식 문서를 참고하세요.

• 데이터 보안은 어떻게 관리되나요?

  프로젝트·키 기반의 액세스 제어와 네임스페이스 분리를 통해 안전한 접근을 지원합니다. 세부 보안 옵션과 네트워크 구성은 서비스 문서와 정책을 확인하시기 바랍니다.

• 성능을 높이려면 무엇을 튜닝해야 하나요?

  인덱스 유형과 파라미터, 배치 업서트 크기, 필터 사용 방식, 캐시 전략을 조정하세요. 컬렉션 스키마와 차원 수, 샤딩 전략도 지연시간과 비용에 영향을 줍니다.

• 비용을 최적화하는 방법이 있나요?

  정밀도와 지연 요구사항에 맞춰 인덱스 파라미터를 조정하고, 차원 수를 합리화하며, 콜드 데이터는 아카이브로 분리하세요. 트래픽 패턴에 맞춘 자동 확장 정책을 활용하는 것도 효과적입니다.