Zilliz Cloud全托管向量数据库服务
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非结构数据处理面临的挑战• 数据体量巨大，未来超过80%的数据属于非结构化数据，AIGC时代多模态数据的生成速度远远超过结构化数据，系统扩展性性能至关重要。
• 非结构化数据理解困难，虽然LLM已经大幅降低了非结构化数据理解的成本，但由于数据质量、多模态，成本性能等问题，单一大模型并不能完全解决非结构化数据理解的问题，很多场景下依然需要多模型组合，搜索与生成结合等方法。
• 算力的要求巨大，推理、向量数据库存储检索等都是算力密集型应用。算力的需求和成本往往成为挖掘非结构化数据的一大阻碍。
• 缺乏工具，虽然传统的结构化数据处理并不简单，但由于ETL、数据库、数据仓库等工具在过去30年的发展，已经变得相对成熟。然而，非结构化数据处理的工具链刚刚开始构建，这就使得非结构化数据的处理相比结构化数据更具挑战性。
向量数据管理的主要挑战
Zilliz - 构建开源+云的非结构化数据处理方案
Zilliz Cloud - 助力全球企业构建云上全托管向量检索服务Zilliz Cloud功能架构
全球服务覆盖
灵活的部署方式
实例类型
系统安全与数据安全
开源标准接口+灵活迁移部署
向量查询能力
数据类型
扩展能力从6500万向量水平扩展至10亿向量，系统查询延迟与查询吞吐基本保持稳定
（当前线上版本相比图中2023年初测试结果有2-5倍性能提升）
组织与成员管理
多租支持
Zilliz RAG Total Solution
从向量检索到非结构化数据检索：Ingestion和Search流水线
全文检索+多向量支持+多路召回+排序（即将发布，敬请期待）
一图看懂向量数据库之间的区别
全球市场主流VDB产品
商业版引擎与开源版引擎的性能差异Zilliz Cloud 相比 Milvus，平均QPs1.67x，最高2.64x
Zilliz Cloud带来用户综合成本下降
开发成本降低索引智能调优
性能优化 - 自研Cardinal向量检索
性能优化 - 混合查询
向量数据库评测：VectorDBBench
Vector DB性能实测
成本优化 - 基于磁盘的混合索引
运维成本降低安全合规Zilliz专家服务• 安全可靠，99.9 SLA保证
• 大量生产验证的部署方式和运行参数，大幅提升性能和故障恢复速度
• 7*24支持，重大问题快速响应兜底
Zilliz Cloud适用业务场景向量数据库场景探索
使用向量数据库典型流程剖析
典型应用场景解析
典型案例1 - 某综合性AI企业
典型案例2 - 某车企自动驾驶研发
典型案例3 - 某制造业企业
Milvus客户生态● Milvus 被全球超过 1000家企业用户所信赖，超过860万次下载和安装，最大库规模超过20亿条向量
● Milvus Github Star数目超过2.4万，贡献者人数超过 200
● Milvus DB-Engine引擎排名171，并且在SIGMOD和VLDB等数据库顶会上发表了论文，奠定了向量数据库的基础
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