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转 | 当 Vector Database 还不是主流时,这家公司(Zilliz)看见了未来

转 | 当 Vector Database 还不是主流时,这家公司(Zilliz)看见了未来

转 | 当 Vector Database 还不是主流时,这家公司(Zilliz)看见了未来

不久前,Zilliz 研发VP栾小凡受邀做客英文播客节目Innovator Coffee,深度分享了 Zilliz 的创业历程、Milvus 产品的构建逻辑与核心设计思路,以下为本次分享的重点内容摘编。

来自主题: AI资讯
5877 点击    2026-01-06 09:48
向量数据库新范式:分层存储,让数据从全量加载到按需加载 | Milvus Week

向量数据库新范式:分层存储,让数据从全量加载到按需加载 | Milvus Week

向量数据库新范式:分层存储,让数据从全量加载到按需加载 | Milvus Week

本文为Milvus Week系列第7篇,该系列旨在把Zilliz团队过去半年多积累的先进的技术实践和创新整理成多篇干货深度文章发布。

来自主题: AI技术研报
9595 点击    2025-12-11 14:35
如何优化英伟达CAGRA,实现GPU建图+CPU查询,成本效率兼顾

如何优化英伟达CAGRA,实现GPU建图+CPU查询,成本效率兼顾

如何优化英伟达CAGRA,实现GPU建图+CPU查询,成本效率兼顾

本文为Milvus Week系列第5篇,该系列旨在把Zilliz团队过去半年多积累的先进的技术实践和创新整理成多篇干货深度文章发布。

来自主题: AI技术研报
8072 点击    2025-12-09 10:36
语义+R-Tree空间索引:Milvus如何帮外卖APP做3公里内美食推荐| Milvus Week

语义+R-Tree空间索引:Milvus如何帮外卖APP做3公里内美食推荐| Milvus Week

语义+R-Tree空间索引:Milvus如何帮外卖APP做3公里内美食推荐| Milvus Week

本文为Milvus Week系列第三篇,该系列旨在分享Milvus的创新与实践成果,以下是DAY3内容划重点: Milvus2.6中,Zilliz借助Geolocation Index for Milvus,首次将地理空间数据与向量检索融合,使 AI 可以在理解语义的同时,理解空间。

来自主题: AI技术研报
10058 点击    2025-12-05 09:22
Struct Array 如何让多向量检索返回完整实体?知识库、电商、视频通用|Milvus Week

Struct Array 如何让多向量检索返回完整实体?知识库、电商、视频通用|Milvus Week

Struct Array 如何让多向量检索返回完整实体?知识库、电商、视频通用|Milvus Week

本文为Milvus Week系列第二篇,该系列旨在分享Zilliz、Milvus在系统性能、索引算法和云原生架构上的创新与实践,以下是DAY2内容划重点: Struct Array + MAX_SIM ,能够让数据库看懂 “多向量组成一个实体” 的逻辑,进而原生返回业务要的完整结果

来自主题: AI技术研报
9001 点击    2025-12-03 10:43
88.9 倍性能飙升!JSON Shredding 让 JSON 查询告别全表扫描| Milvus Week

88.9 倍性能飙升!JSON Shredding 让 JSON 查询告别全表扫描| Milvus Week

88.9 倍性能飙升!JSON Shredding 让 JSON 查询告别全表扫描| Milvus Week

本文为Milvus Week系列第一篇,该系列旨在分享Zilliz、Milvus在系统性能、索引算法和云原生架构上的创新与实践,以下是DAY1内容划重点:

来自主题: AI技术研报
6861 点击    2025-12-02 10:17
从「没有对手」到「一天崩溃好几次」|对谈 Zilliz 创始人/CEO星爵

从「没有对手」到「一天崩溃好几次」|对谈 Zilliz 创始人/CEO星爵

从「没有对手」到「一天崩溃好几次」|对谈 Zilliz 创始人/CEO星爵

在 AI 圈,如果你关注基础设施、尤其是向量数据库,那你大概率听说过 Zilliz。2023 年,黄仁勋在 GTC 大会上的一次点名推荐,让这家公司进入大众视野。但真正吸引我注意的,是 Zilliz 创始人星爵年初的一篇访谈文章,标题叫做:《我们没有对手》 ——在商界如此直白地表达自信非常罕见,这让我确信他对自己做的事有极强的信念和实际领先优势。

来自主题: AI资讯
7636 点击    2025-08-05 13:15
DeepSearcher深度解读:Agentic RAG的出现,传统RAG的黄昏

DeepSearcher深度解读:Agentic RAG的出现,传统RAG的黄昏

DeepSearcher深度解读:Agentic RAG的出现,传统RAG的黄昏

技术上,从传统的关键词检索,到RAG,大家已经不满足于只是生成对应的简单回答。而是期待大语言模型能够更好地应用于企业级场景,产生更大的价值。不久前,OpenAI推出了最新的深度内容生成神器“DeepResearch”,用户只需一个"特斯拉的合理市值是多少"的提问,

来自主题: AI技术研报
9912 点击    2025-03-05 12:06