言出必行，Zilliz 隨即以此次峰會(huì)為契機(jī)，重磅發(fā)布了全新產(chǎn)品——Zilliz Cloud，為用戶提供了一個(gè)新的云選項(xiàng)。

談及推出 Zilliz Cloud 的初衷，Zilliz 合伙人和技術(shù)總監(jiān)欒小凡這樣解釋：在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)領(lǐng)域，很多工具是散的，用戶只能把各種各樣的開源組件拼接起來(lái)使用，處理流程會(huì)比較繁瑣，并且在穩(wěn)定性、易用性方面還會(huì)遇到各種問(wèn)題。

Zilliz Cloud 正是為了解決這些痛點(diǎn)而生，它是基于 Milvus 構(gòu)建的一個(gè)能夠托管的云服務(wù)，由最懂得做非結(jié)構(gòu)化處理及向量檢索的團(tuán)隊(duì)——Milvus 原班人馬打造。Zilliz Cloud 具備高可用、成本優(yōu)化、擴(kuò)展性強(qiáng)等特點(diǎn)，能夠打通數(shù)據(jù)之間的隔閡，完成數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換、分析、遷移、可視化等管理動(dòng)作，更重要的是，通過(guò)這一系列操作，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)將被轉(zhuǎn)化成可以檢索的向量數(shù)據(jù)，從而為業(yè)務(wù)提供更大的價(jià)值。

 Zilliz 產(chǎn)品家族圖

面對(duì)新成員的華麗亮相，作為家族元老的 Milvus 和 Towhee 也不逞多讓。

Milvus 是一個(gè)開源的分布式向量數(shù)據(jù)庫(kù)，不但集成了業(yè)界成熟的向量相似度搜索技術(shù)，更在此基礎(chǔ)上對(duì)高性能計(jì)算框架進(jìn)行了大幅度優(yōu)化。在即將推出的 Milvus 2.2 版本中，增加了磁盤索引（DiskANN）這一選項(xiàng)，相比于傳統(tǒng)的純內(nèi)存索引方案，DiskANN 可以把用戶的本地磁盤作為存儲(chǔ)索引，犧牲少量的查詢性能，但能換來(lái)成本的大幅降低，用戶可以使用更低成本的具備 SSD 且內(nèi)存更小的機(jī)器進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)部署。同時(shí)新版本還將增加數(shù)據(jù)批量導(dǎo)入、RBAC 權(quán)限控制、查詢 Pagination、限流與反壓等功能。

Towhee 是傳統(tǒng) ETL 工具覆蓋能力的補(bǔ)充，相比傳統(tǒng) ETL，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的 ETL 在業(yè)務(wù)側(cè)的原始數(shù)據(jù)層更大、轉(zhuǎn)換過(guò)程更加面向深層次語(yǔ)義、過(guò)程會(huì)引入大量 AI 能力。通過(guò)使用 Towhee，任何用戶都能夠基于 Python 代碼一鍵構(gòu)建面向生產(chǎn)的高性能非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理流水線。未來(lái)，Towhee 將會(huì)持續(xù)得到優(yōu)化和升級(jí)，比如在現(xiàn)有的 pipeline 定義接口上提供一個(gè)類似于 Spark、Flink 的流水線定義接口；同時(shí)將更加深入地集成類似英偉達(dá)這樣的技術(shù)生態(tài)，進(jìn)一步提升整個(gè)流水線面向生產(chǎn)的執(zhí)行效率；也會(huì)不斷努力滿足社區(qū)用戶的需求，解決中文模型的缺口。

眼花繚亂的非向量數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用場(chǎng)景

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的不斷增長(zhǎng)，驅(qū)動(dòng)著基于 AI 的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析與檢索技術(shù)的不斷發(fā)展。

據(jù) Zilliz 合伙人和產(chǎn)品總監(jiān)郭人通介紹，在應(yīng)用生態(tài)層面，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)搜索在圖片搜索、視頻搜索、文本語(yǔ)義搜索、跨通道搜索、推薦/問(wèn)答系統(tǒng)、版權(quán)保護(hù)、欺詐檢測(cè)、數(shù)據(jù)查重、網(wǎng)絡(luò)安全、藥物發(fā)掘、異常檢測(cè)等場(chǎng)景有著良好的應(yīng)用前景；在行業(yè)生態(tài)層面，當(dāng)前非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)生態(tài)的基礎(chǔ)軟件和工具遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)生態(tài)，未來(lái)有著非常廣闊的增長(zhǎng)空間。

技術(shù)的應(yīng)用離不開不同行業(yè)的實(shí)踐，多位嘉賓從各自業(yè)務(wù)出發(fā)，通過(guò)實(shí)際問(wèn)題剖析，闡述了如何有效地提取非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的語(yǔ)義信息，如何實(shí)現(xiàn)大規(guī)模、高精度、高吞吐的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析與檢索。

• 中國(guó)電信翼支付風(fēng)控總監(jiān)湯敏偉分享了翼支付如何利用 Milvus 構(gòu)建更加智能的金融風(fēng)控體系；
• 百度資深研發(fā)工程師方澤陽(yáng)分享了 Milvus 語(yǔ)義索引庫(kù)如何幫助百度飛槳 PaddleNLP 提高語(yǔ)義檢索的精準(zhǔn)性；
• 虎牙安全算法高級(jí)研究員黎官釗分享了 Milvus 如何幫助虎牙團(tuán)隊(duì)快速進(jìn)行敏感區(qū)域特征識(shí)別與檢索，提高視頻內(nèi)容安全審查效率；
• 陌陌數(shù)據(jù)平臺(tái)資深專家孔云龍分享了 Milvus 如何幫助陌陌進(jìn)行垃圾信息甄別、假照識(shí)別等。

金融支付、深度學(xué)習(xí)、視頻直播、社交……Milvus 在越來(lái)越多的領(lǐng)域?qū)嵺`落地和發(fā)揮價(jià)值，這讓我們近距離感知到了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和向量檢索的極大發(fā)展空間，也對(duì)于打破數(shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通更加有信心。

【來(lái)源：CSDN】

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