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
腾讯WeTest游戏出海解决方案新颖的游戏玩法/严谨的数值设计。拥有丰富的游戏场景，以及优秀的性能表现。⾼安全性、服务器稳定性强、以及兼容弱⽹环境下的体验。
兼容性
性能表现
高安全性
服务器稳定性强
微软 Azure OpenAI服务，部署在你的Azure订阅中，由你保护，只由你访问，并与你的数据集和应用程序绑定。大型的预训练AI模型来解锁新的场景，基于角色的访问控制(RBAC)和专用网络的企业级安全。
内容生成
总结能力
代码生成
语义检索
道一云人事行政管理解决方案通过系统实现人事管理全面信息化办公，员工的档案和状态一键查询、实时了解。涵盖企业招聘、员工管理／自助、培训、绩效考核、薪资等全事务。以及员工入职、转正、调岗、调薪、离职操作都可以通过手机端或PC端提交，流程在线自动流转，审批方便，信息在线保存。
业务填报
填报明细
报表数据
产品领用管理
领先的企业数字化服务平台
客服电话：400-0972-788
