Zilliz矢量数据库

zilliz.com

更新: 2025-05-20

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基本信息

收录时间 2025-05-20
所属国家中国
全球排名 #-
语言支持中文
费用类型免费 + 高级订阅

功能评分

易用性 9.0/10

功能丰富度 8.8/10

内容质量 9.2/10

性价比 8.5/10

标签分类

机器学习易用性数据分析高性能 AI开发 Milvus 企业级应用大规模搜索矢量数据库高可靠性 Milvus, 矢量数据库相似性搜索 AI 数据管理非结构化数据存储云原生矢量数据库生成式 AI 集成医疗影像检索金融风控矢量数据库

详情介绍

站点名称：Zilliz 矢量数据库

站点 URL：https://zilliz.com/

Title

Zilliz 矢量数据库 | 高性能 AI 数据管理解决方案

Keywords

Milvus, 矢量数据库，相似性搜索，AI 数据管理，非结构化数据存储，云原生矢量数据库，生成式 AI 集成，医疗影像检索，金融风控矢量数据库

Description

Zilliz 提供企业级矢量数据库解决方案，支持海量非结构化数据的高效存储与相似性搜索。核心产品 Milvus 具备云原生架构、混合搜索能力及多种索引技术，可无缝集成 OpenAI、LangChain 等主流 AI 框架，显著提升 RAG 应用、推荐系统及内容检索的性能。官网提供免费云服务试用，支持 Python、Java 等多语言 SDK，助力开发者快速构建智能搜索应用。

站点简介

Zilliz 是全球领先的矢量数据库服务商，专注于为人工智能和机器学习应用提供高性能、可扩展的数据管理解决方案。其核心产品 Milvus 是开源矢量数据库领域的标杆，累计下载量超 6700 万次，GitHub 星标数超 3.3 万颗，服务超 1 万家企业用户。Zilliz 通过云原生架构、混合搜索功能及智能索引技术，解决了传统数据库在处理高维矢量数据时的性能瓶颈，尤其擅长处理图像、视频、文本等非结构化数据的语义检索与分析。

Zilliz 的技术优势体现在多个方面：

云原生设计：支持弹性扩展，可轻松处理千亿级矢量数据，满足企业级 AI 应用的大规模需求。
混合搜索能力：结合矢量相似性搜索与元数据过滤，提升检索精准度，例如在金融风控场景中，可同时分析交易矢量与时间、地点等属性，快速识别异常交易。
生态集成：与 Azure OpenAI、LangChain 等主流 AI 工具深度整合，简化 RAG 应用开发流程，例如点石科技通过 Zilliz Cloud 将运维成本降低 20-30%，并实现 80% 的问答召回率。

Zilliz 的客户覆盖教育、医疗、零售等多个行业。例如，粉笔教育利用 Milvus 构建个性化考公 RAG 系统，显著提升学习效率；灵犀医疗通过 Zilliz Cloud 管理千万级医学影像矢量，赋能医学 AIGC 平台。无论是开发者、数据科学家还是企业 IT 团队，Zilliz 均能提供从数据存储到智能检索的全链路支持，助力 AI 应用落地。

核心功能

1. 高性能矢量存储与检索

Zilliz 支持千亿级矢量数据的高效存储与毫秒级相似性搜索，采用 HNSW、IVF 等先进索引技术，平衡检索速度与召回率。例如，在零售场景中，可通过图像矢量对比快速识别商品缺陷；在推荐系统中，根据用户偏好矢量匹配相关内容，提升点击率。

2. 混合搜索与多模态支持

除矢量搜索外，Zilliz 还支持元数据过滤、关键词搜索等混合查询模式。例如，在医疗影像检索中，用户可先通过 “肺部 CT” 关键词筛选，再利用矢量相似性搜索定位病灶区域，显著提升检索效率。

3. 云原生与弹性扩展

Zilliz Cloud 提供全托管服务，无需自建基础设施即可快速部署矢量数据库集群。系统支持横向扩展至 500 计算单元，满足高并发场景需求，同时通过 SOC2 Type II 和 ISO27001 认证，保障数据安全。

4. 生态集成与开发工具

Zilliz 提供 Python、Java 等多语言 SDK，并支持 RESTful API，方便开发者接入。同时，其与 OpenAI、Hugging Face 等模型平台深度集成，可直接将嵌入模型生成的矢量数据存储至数据库，简化 RAG 应用开发流程。

特点优势

1. 技术领先性

分布式架构：采用存算分离设计，计算节点与存储节点可独立扩展，理论上数据容量无上限。
智能索引：自动优化索引策略，例如根据数据分布动态选择 HNSW 或 IVF 索引，在保障性能的同时降低资源消耗。
实时处理：支持流式数据上传与增量更新，适用于实时推荐、风控预警等场景。

2. 企业级可靠性

高可用性：通过集群部署与数据复制，确保服务 99.9% 以上的可用性，满足生产环境要求。
安全合规：提供角色权限控制（RBAC）、数据加密等功能，符合金融、医疗等行业的严格合规要求。
专业支持：Zilliz 团队提供 7×24 小时技术支持，帮助企业快速解决部署与运维问题。

3. 场景适配性

生成式 AI：与 Azure OpenAI 等平台集成，提升 RAG 应用的检索精度，例如 XTransfer 通过 Zilliz Cloud 构建企业知识库，实现智能问答与实时辅助。
多模态数据：支持文本、图像、音频等多种数据类型的矢量化处理，例如豆神教育利用矢量数据库解决大模型幻觉问题，提升教育产品精准度。
边缘计算：轻量化版本 Milvus Lite 可部署于边缘设备，满足物联网、自动驾驶等场景的低延迟需求。

适用人群

1. 企业开发者与架构师

需要构建高性能 AI 应用（如推荐系统、内容检索）的技术团队。Zilliz 提供的云服务与 SDK 可大幅缩短开发周期，例如 OPPO 通过 Milvus 构建大模型助手，显著提升用户交互体验。

2. 数据科学家与研究人员

从事非结构化数据分析的专业人士。Zilliz 支持多种索引与搜索算法，可帮助优化模型效果，例如在药物研发中，通过分子结构矢量搜索加速化合物筛选。

3. 行业解决方案提供商

教育、医疗、金融等领域的 ISV（独立软件开发商）。Zilliz 提供行业定制化支持，例如全诊通通过 Milvus 优化智能超声系统，人效提升 100% 以上。

4. IT 运维与管理人员

关注数据库稳定性与成本效益的企业 IT 团队。Zilliz Cloud 的全托管服务可降低运维复杂度，例如点石科技通过 Zilliz Cloud 将运维成本降低 20-30%。

使用指南

1. 快速上手

注册试用：访问 Zilliz 官网，免费开通 Zilliz Cloud 账户，10 分钟内即可创建矢量数据库集群。
数据导入：使用 SDK 或控制台上传数据，支持 CSV、JSON 等格式，自动生成矢量嵌入（可选择内置模型或自定义模型）。
编写查询：通过 Python SDK 或 REST API 编写矢量搜索语句，例如使用search方法进行相似性检索，结合filter参数实现混合查询。

2. 高级配置

索引优化：根据数据规模与查询需求选择索引类型，例如 HNSW 适用于高维数据，IVF 适用于大规模数据集，通过调整参数（如nlist、ef）平衡性能与召回率。
集群扩展：在 Zilliz Cloud 控制台按需增加计算单元（CU），系统自动实现负载均衡，保障高并发场景下的稳定性。
监控与日志：通过控制台查看集群性能指标（如 QPS、延迟），并配置日志级别（info/debug）辅助故障排查。

3. 与 AI 框架集成

RAG 应用：将 Zilliz 与 LangChain、LlamaIndex 等框架结合，构建知识增强型 AI 系统。例如，在智能客服中，先通过矢量数据库检索相关文档，再利用大模型生成回答。
模型训练：将训练数据存储至 Zilliz，实时获取矢量检索结果用于模型调优，例如在推荐系统中，动态更新用户偏好矢量以提升推荐准确性。

常见问题及解决方案

1. 搜索性能下降

原因：索引未优化、数据量超过当前集群容量。
解决方案：
- 检查索引类型与参数，尝试切换为 HNSW 或 IVF 索引，并调整nlist、ef等参数。
- 在 Zilliz Cloud 控制台扩展计算单元（CU），或升级至更高规格的存储节点。

2. 数据同步延迟

原因：网络带宽不足、数据写入量过大。
解决方案：
- 优化网络配置，确保客户端与数据库集群的通信带宽充足。
- 采用批量写入接口（如insert方法的批量模式），减少单次请求的数据量。

3. 日志文件过大

原因：日志等级设置为 debug 模式。
解决方案：
- 通过 SDK 或控制台将日志等级调整为 info，仅记录关键操作。
- 定期清理历史日志，或配置日志归档策略以节省存储空间。

4. 混合搜索结果不准确

原因：元数据过滤条件设置不当。
解决方案：
- 检查filter表达式语法，确保字段名与数据中的元数据一致。
- 调整矢量搜索的相似度阈值（如metric_type参数），平衡语义相关性与精确匹配。

5. 集群节点故障

原因：硬件故障、网络中断。
解决方案：
- Zilliz Cloud 自动检测并替换故障节点，保障服务连续性。
- 若使用自建集群，可通过 Kubernetes 等工具实现自动恢复。

特色功能

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用户评论 (2,348)

张伟

2023-10-10 •

这是我用过最好的AI对话工具！写作助手功能太强大了，帮我节省了大量时间。特别是写报告和邮件时，它能快速生成高质量内容。

李婷

2023-10-08 •

作为程序员，Copilot和ChatGPT是我每天必用的工具。ChatGPT在解释复杂概念和提供算法思路方面特别出色。强烈推荐！

王教授

2023-10-05 •

我在教学中使用ChatGPT作为辅助工具，它能快速生成测验问题和解释复杂概念。但学生需要学会批判性思考，不能完全依赖AI的答案。