Zilliz

什么是 Zilliz AI

Zilliz AI 是面向企业级应用场景的托管向量数据库云服务，核心目标是为语义搜索、检索增强生成、智能问答、推荐系统等提供高性能的向量检索能力。基于成熟的开源内核构建，服务化地提供集合管理、索引构建、弹性资源与数据运维，让团队无需自建复杂基础设施即可上线生产级检索与召回能力。Zilliz AI 支持十亿级向量规模与高并发查询，提供近似与精确相似度搜索、混合检索（向量相似度结合元数据过滤）以及多模态向量存储，覆盖文本、图像、音频等嵌入。平台内置监控、告警与自动扩缩容，结合加密、访问控制与私有网络等安全能力，帮助企业以更低的工程成本与更高的可用性，快速构建和扩展面向大语言模型的应用。

Zilliz AI主要功能

• 托管向量数据库：一键创建与管理集合，自动分片与副本，免去集群部署与日常维护。
• 十亿级高性能检索：支持高维向量的近似与精确相似度搜索，在低延迟下处理海量数据与高并发。
• 检索增强生成支持：提供向量召回、元数据过滤与上下文拼接等能力，便于构建检索增强生成链路。
• 多模态与多类型向量：兼容文本、图像、音频等嵌入向量，并可关联结构化元数据。
• 混合检索与过滤：向量相似度与标签、时间范围、数值区间等过滤条件组合，提升结果相关度。
• 索引与分区优化：支持多种索引策略与分区方案，在精度与吞吐之间灵活权衡。
• 数据导入与同步：批量与增量写入、数据校验与失败重试，简化生产数据接入。
• 开发者友好接口：提供可视化控制台与标准化接口，配合多语言客户端开发包便捷集成。
• 监控与可观测性：内置指标、日志与告警，帮助定位性能瓶颈并进行容量规划。
• 安全与合规：数据加密、细粒度权限控制与私有网络接入，满足企业安全要求。
• 弹性扩缩容与成本优化：按需扩容计算与存储，冷热数据分层与缓存策略降低成本。

Zilliz AI适用人群

适合需要构建语义搜索、检索增强生成、智能问答、相似推荐与多模态检索的团队与个人，包括数据工程师、机器学习工程师、后端与搜索工程师、企业知识库与客服团队、电商与内容平台、游戏与社交应用、金融与制造等对低延迟高吞吐检索有要求的行业用户。

Zilliz AI使用步骤

1. 注册并登录控制台，创建向量数据库实例与项目空间。
2. 定义集合与字段，设置向量维度、相似度度量方式及所需的元数据模式。
3. 选择索引与分区策略，根据数据规模与查询延迟目标进行配置。
4. 导入数据与向量嵌入，支持批量文件导入或通过接口进行增量写入。
5. 发起检索请求，设置返回数量、相似度阈值与过滤条件，验证召回效果。
6. 将检索结果与业务逻辑集成，如在检索增强生成流程中拼接上下文。
7. 通过监控面板查看延迟、吞吐与资源利用率，按需进行扩缩容与参数优化。
8. 配置访问控制、密钥与网络策略，定期进行备份与生命周期管理。

Zilliz AI行业案例

客服与知识库：将企业文档向量化，检索相关片段为大模型提供上下文，实现可控且可追溯的问答。电商与内容平台：以语义搜索替代关键词匹配，结合用户与商品元数据实现个性化召回与相似推荐。媒体与文档管理：构建跨文本与图像的多模态检索，支持海量素材的相似查找与去重。金融与风控：通过相似度检索识别可疑模式与近邻案例，加速规则迭代与人工审核。制造与物联网：基于传感器特征向量进行异常检测与相似故障定位，缩短排障时间。

Zilliz AI收费模式

采用云服务常见的按使用量计费与资源预留相结合的方式，通常根据计算资源、存储容量、请求并发与备份策略等维度计费。企业可在不同规格之间灵活选择，结合弹性扩缩容与数据分层以优化总体成本。具体套餐、配额与价格以官方公布为准。

Zilliz AI优点和缺点

Zilliz AI热门问题

• 支持哪些数据类型与场景？

  支持文本、图像、音频等嵌入向量及其关联元数据，适用于语义搜索、检索增强生成、推荐与多模态检索等场景。

• 如何提升检索效果与相关度？

  结合高质量向量化模型、合理的索引与分区策略、元数据过滤以及重排序流程，并通过离线评测与在线实验持续优化。

• 延迟与吞吐如何保障？

  通过并发查询、批量检索、合适的索引参数与缓存策略，以及按需扩容计算与副本数来稳定延迟并提升吞吐。

• 是否支持跨集合或多租户管理？

  可创建多个项目与集合进行资源与数据隔离，并通过权限与密钥管控不同团队或应用的访问边界。

• 如何接入检索增强生成流程？

  将知识库向量化写入集合，查询时检索相似片段并与问题拼接为上下文，再交由大语言模型生成回答，并可记录命中文档以便追溯。

• 从自建向量库迁移是否复杂？

  可通过批量导入工具与标准化接口迁移已有向量与元数据，迁移前评估维度、度量方式与索引兼容性，逐步灰度切换以降低风险。