2023年6月14日消息,Zilliz 希望通过战略增强和现在包括免费套餐的具有成本效益的新定价模型,成为 LLM(大语言模型) 支持的应用程序的首选向量数据库选择。该公司刚刚发布了最新版本的 Zilliz Cloud,这是其完全托管的向量数据库服务,具有面向 AI 开发的新功能和增强功能。
Zilliz Cloud 包括Milvus的功能,Milvus 是一个开源向量数据库,用于大规模处理向量数据,由Zilliz创始人兼首席执行官 Charles Xie发明。尽管许多关系数据库和 NoSQL 数据库都已修改为具有向量功能,但 Zilliz 是一个专门为存储和管理向量嵌入而设计的原生向量数据库。 向量数据库有几个用例,但由于大型语言模型的激增和随后的 AI 开发淘金热,目前的需求尤其大。在 LLM 训练和部署方面,与传统数据库相比,原生向量数据库通常拥有更快的查询时间、更低的内存使用量和更好的可扩展性。 根据它们的大小,训练 LLM 会产生数千甚至数十亿个向量和向量嵌入,并且向量数据库执行相似性搜索以找到用户提示和特定向量嵌入之间的最佳匹配。Zilliz 声称可以为开发人员提供每秒十亿向量的性能,该公司认为这使其在成为 LLM 支持的应用程序的首选数据库方面比Pinecone和Elastic等竞争对手更具优势。
最新版本的 Zilliz Cloud 包括几个旨在实现这一目标的新工具和功能。现在有对流行编程语言和框架的 API 支持,例如 Python、JS 和 RESTful API。Zilliz Cloud 还新支持 JSON 数据类型,用户可以存储和管理 JSON 数据以及现有的近似最近邻 (ANN) 搜索功能,该公司在一篇博文中表示。 该公司还为使用具有特定字段或属性的数据的用户提供动态模式支持和可定制的 Zilliz Cloud 模式。该公司声称,这项新功能允许用户将具有动态变化字段的实体插入到集合中,而不是局限于预定义的静态模式。用户还可以使用新的组织和角色功能管理其团队的访问和权限,这可能会吸引拥有多个项目和团队的大型组织。 Zilliz 正在努力尽量减少 LLM 倾向于编造听起来似是而非的信息(也称为幻觉)的问题。该公司表示,可以通过使用包含准确的特定领域数据的外部 Zilliz Cloud 数据库来减少这个问题,这些数据可以帮助 LLM 为业务使用提供可靠的答案。
基准测试:Zilliz向量数据库Milvus与Elasticsearch对比 该公司寻求成为 LLM 应用程序首选的另一个方面是新的定价计划,该计划为开发人员提供了平衡成本、性能、服务质量和合规性的选择。GCP 上提供了一个称为入门计划的新免费套餐,适用于那些希望进行实验或制作原型的人。GCP 和 AWS 上为工程师人数少于五人且工作负载不太复杂的团队提供了标准计划。企业计划适用于需要高级安全性和支持的大型组织的客户。最后,还有一个自托管计划,用户可以在虚拟私有云上部署 Zilliz,完全控制隐私、安全和法规遵从性。
最后,一个新的开源基准测试工具允许用户将 Milvus 或 Zilliz 与其他数据库解决方案进行比较。该公司表示,该工具具有全面的指标和评估功能,可让客户找到最符合其要求的解决方案。 “生成式人工智能将改变一切——但首先我们必须相信它,”谢在一份声明中说。“各种规模的开发人员都需要 Zilliz Cloud 来支持他们的生成式 AI 应用程序。通过我们的新定价,他们都可以。通过这个最新版本,我们致力于促进创新和创造力,并帮助开发人员创建令人惊叹的应用程序,从而使他们的业务和用户的生活变得更好。”
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。