Zilliz

Zilliz AI là gì?

Zilliz AI là nền tảng cơ sở dữ liệu vector được quản lý hoàn toàn, vận hành dưới tên Zilliz Cloud và xây dựng trên mã nguồn mở Milvus. Công cụ này cho phép lưu trữ, lập chỉ mục và truy vấn vector embeddings ở quy mô hàng tỷ điểm dữ liệu với độ trễ thấp, tối ưu cho semantic search, gợi ý cá nhân hóa và đặc biệt là Retrieval Augmented Generation (RAG) cho mô hình ngôn ngữ lớn. Bằng cách loại bỏ gánh nặng quản trị hạ tầng, Zilliz AI giúp đội ngũ kỹ thuật tập trung vào logic ứng dụng và chất lượng mô hình, đồng thời đảm bảo khả năng mở rộng, tính sẵn sàng cao, bảo mật doanh nghiệp và chi phí theo nhu cầu. Hệ sinh thái SDK cùng tích hợp với LangChain, LlamaIndex giúp hiện thực hóa ứng dụng tìm kiếm vector nhanh chóng và bền vững.

Các tính năng chính của Zilliz AI

• Quản lý hoàn toàn: Không cần tự vận hành cụm, tự động cập nhật, sao lưu và phục hồi.
• Xây dựng trên Milvus: Tận dụng hệ sinh thái mã nguồn mở, chuẩn công nghiệp cho cơ sở dữ liệu vector.
• Tìm kiếm vector quy mô lớn: Hỗ trợ dữ liệu ở mức hàng tỷ vector với độ trễ truy vấn thấp.
• Chỉ mục ANN linh hoạt: Nhiều cấu hình chỉ mục và distance metric (cosine, L2, IP) để tối ưu độ chính xác/hiệu năng.
• Hỗ trợ đa phương thức: Lưu trữ và truy vấn embeddings văn bản, hình ảnh, âm thanh, video.
• Hybrid search: Kết hợp lọc thuộc tính (scalar/boolean) với tìm kiếm theo độ tương đồng vector.
• Tích hợp RAG: Kết nối mượt với LangChain, LlamaIndex, OpenAI/Cohere/Hugging Face để xây dựng pipeline RAG.
• Tự động mở rộng: Co giãn theo lưu lượng, quản lý phân vùng và bản sao để cân bằng tải.
• SDK đa ngôn ngữ: Python, JavaScript/TypeScript, Java... kèm API đơn giản.
• Quan sát và tối ưu: Theo dõi QPS, độ trễ, tỉ lệ truy hồi; tinh chỉnh index và tham số truy vấn.
• Bảo mật cấp doanh nghiệp: Mã hóa khi truyền và lưu trữ, kiểm soát truy cập theo vai trò, tùy chọn kết nối riêng tư.
• Tối ưu chi phí: Chế độ serverless và tài nguyên chuyên dụng, chi trả theo mức sử dụng.

Đối tượng phù hợp với Zilliz AI

Zilliz AI phù hợp với doanh nghiệp và startup xây dựng ứng dụng AI cần tìm kiếm ngữ nghĩa, RAG cho LLM, hệ thống gợi ý hoặc tra cứu tương tự đa phương thức. Nhà phát triển backend, kỹ sư ML, khoa học dữ liệu và đội sản phẩm có nhu cầu triển khai nhanh, mở rộng linh hoạt và không muốn tự quản lý hạ tầng vector database sẽ hưởng lợi lớn. Các ngành như thương mại điện tử, fintech, truyền thông, giáo dục, chăm sóc khách hàng và SaaS tri thức nội bộ đều là kịch bản phù hợp.

Cách sử dụng Zilliz AI

1. Đăng ký tài khoản Zilliz Cloud và chọn chế độ triển khai (serverless hoặc cụm chuyên dụng).
2. Tạo project/cluster và định nghĩa collection (schema vector: số chiều, metric; thuộc tính kèm theo).
3. Chuẩn bị embeddings bằng mô hình phù hợp (ví dụ: text/image embeddings) và làm sạch dữ liệu.
4. Nạp dữ liệu vào collection, thiết lập chỉ mục ANN và thông số truy vấn/kết quả trả về.
5. Tích hợp ứng dụng qua SDK/API (Python/JS...), triển khai truy vấn similarity search hoặc hybrid search.
6. Xây dựng pipeline RAG: retriever (Zilliz) + reranker (tùy chọn) + LLM để tạo câu trả lời có trích dẫn.
7. Giám sát hiệu năng (QPS, latency, recall), tinh chỉnh index, độ sâu tìm kiếm và cấu hình bộ nhớ.
8. Bật chính sách bảo mật: quản lý khóa API, phân quyền, kết nối riêng tư nếu cần.
9. Quy hoạch tài nguyên và chi phí: cấu hình autoscaling, sao lưu/khôi phục theo nhu cầu.

Trường hợp ứng dụng thực tế của Zilliz AI

Doanh nghiệp thương mại điện tử dùng Zilliz AI cho semantic product search và gợi ý sản phẩm dựa trên hành vi. Trung tâm hỗ trợ khách hàng triển khai RAG để trả lời tự động từ kho tri thức nội bộ. Nền tảng truyền thông số xây dựng tìm kiếm hình ảnh/tương tự video cho quản lý tài sản số (DAM). Fintech áp dụng để phát hiện bất thường qua vector hóa sự kiện. Các ứng dụng SaaS B2B dùng hybrid search để truy vấn tài liệu kết hợp bộ lọc quyền truy cập và thuộc tính.

Gói cước và mô hình giá của Zilliz AI

Zilliz Cloud thường cung cấp mô hình trả theo mức sử dụng (serverless) cho nhu cầu linh hoạt và gói cụm chuyên dụng với tài nguyên cam kết cho khối lượng ổn định, cùng tùy chọn doanh nghiệp với SLA và kết nối mạng riêng. Chi phí phụ thuộc vào lưu trữ vector, băng thông, số truy vấn, kích thước/chiều vector và mức nhân bản. Nền tảng thường có ưu đãi dùng thử/tín dụng cho người mới, giúp đánh giá hiệu năng trước khi mở rộng.

Ưu điểm và nhược điểm của Zilliz AI

Các câu hỏi thường gặp về Zilliz AI

• Câu hỏi: Zilliz AI khác gì so với Milvus tự triển khai?

  Trả lời: Milvus là công cụ mã nguồn mở; Zilliz Cloud là dịch vụ quản lý hoàn toàn dựa trên Milvus, cung cấp mở rộng tự động, sao lưu, bảo mật và vận hành 24/7.

• Câu hỏi: Tôi có thể dùng bất kỳ mô hình embeddings nào không?

  Trả lời: Có. Miễn là mô hình xuất ra vector số (float) có cùng số chiều, bạn có thể nạp vào và truy vấn; phổ biến là OpenAI, Cohere, Hugging Face.

• Câu hỏi: Zilliz AI phù hợp để xây dựng RAG cho LLM?

  Trả lời: Rất phù hợp. Nền tảng hỗ trợ retriever hiệu năng cao, tích hợp với LangChain/LlamaIndex và cho phép hybrid search để nâng độ chính xác.

• Câu hỏi: Có hỗ trợ lọc theo thuộc tính khi tìm kiếm không?

  Trả lời: Có. Bạn có thể lưu kèm thuộc tính (metadata) và áp dụng bộ lọc cùng lúc với truy vấn tương đồng vector.

• Câu hỏi: Bảo mật dữ liệu được đảm bảo như thế nào?

  Trả lời: Dữ liệu được mã hóa khi truyền và khi lưu trữ, đi kèm kiểm soát truy cập theo vai trò và tùy chọn kết nối mạng riêng tư.

• Câu hỏi: Có thể di chuyển từ hệ thống Milvus tự quản sang Zilliz Cloud?

  Trả lời: Có. Bạn có thể xuất dữ liệu/embeddings và nạp lại vào Zilliz Cloud, SDK tương thích giúp rút ngắn thời gian chuyển đổi.