Zilliz Cloud Serverless是一个为GenAI应用设计的高性能向量数据库服务，它提供了自动扩展的数据库能力，成本随着业务增长而增加。该产品使用分层存储系统，结合DRAM、SSD和对象存储自动优化数据放置，确保活跃数据快速访问的同时降低不常用信息的成本，无需手动管理。Zilliz Cloud Serverless以其成本效益、数据可移植性和自动扩展能力，为需要处理大规模向量数据的企业提供了一个强大的解决方案。
需求人群：
"目标受众为需要处理大规模向量数据的企业和技术团队，特别是那些在人工智能、机器学习和大数据分析领域寻求高性能、成本效益解决方案的用户。Zilliz Cloud Serverless以其自动扩展和成本效益的特性，非常适合需要灵活应对数据量变化和计算需求的企业。"
使用场景示例：
Ivy.ai利用Zilliz Cloud Serverless扩展了GenAI驱动的通信能力。
企业使用Zilliz Cloud Serverless进行大规模向量相似性搜索，以提高产品推荐系统的准确性。
数据科学家使用Zilliz Cloud Serverless进行机器学习模型的向量存储和检索，以加速模型训练和部署。
产品特色：
- 高性能向量搜索：存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习模型生成的大规模嵌入向量。
- 低延迟高召回：确保数据低延迟和高召回，对实时决策至关重要。
- 混合搜索：支持跨多个向量字段同时查询，支持多模态、稀疏-密集和密集文本组合，以获得更多样化和准确的结果。
- 多种相似性度量：选择正确的相似性度量（余弦、欧几里得、IP等）以提高分类和聚类性能。
- 可调一致性：通过多种一致性级别获得灵活性，以使数据准确性和性能与您的应用需求相匹配。
- 按需扩展：通过基于组件的架构轻松水平扩展，确保无论工作负载如何波动，都能保持峰值性能和效率。
使用教程：
1. 访问Zilliz Cloud Serverless官网并注册账户。
2. 登录后，根据指引创建一个新的向量数据库实例。
3. 上传或生成你的向量数据，并将其导入到Zilliz Cloud Serverless中。
4. 利用Zilliz Cloud Serverless提供的API进行向量搜索和查询操作。
5. 根据业务需求调整数据库配置，如向量字段、相似性度量等。
6. 监控数据库性能和成本，利用自动扩展功能应对数据量和查询负载的变化。
7. 如有需要，使用一键迁移功能将数据转移到Zilliz的专用集群或开源Milvus。
8. 通过Zilliz Cloud Developer Hub获取技术支持和进一步的学习资源。
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高性能、成本效益的向量数据库，为GenAI应用打造。
Zilliz Cloud Serverless是一个为GenAI应用设计的高性能向量数据库服务，它提供了自动扩展的数据库能力，成本随着业务增长而增加。该产品使用分层存储系统，结合DRAM、SSD和对象存储自动优化数据放置，确保活跃数据快速访问的同时降低不常用信息的成本，无需手动管理。Zilliz Cloud Serverless以其成本效益、数据可移植性和自动扩展能力，为需要处理大规模向量数据的企业提供了一个强大的解决方案。
通过一行代码部署AI模型，提供快速、稳定且成本效益高的AI服务。
Synexa AI 是一个专注于简化AI模型部署的平台，通过一行代码即可实现模型的快速上线。其主要优点包括极简的部署流程、强大的自动扩展能力、高性价比的GPU资源以及优化的推理引擎，能够显著提升开发效率并降低运行成本。该平台适用于需要快速部署和高效运行AI模型的企业和开发者，提供了一个稳定、高效且经济的解决方案，帮助用户在AI领域快速实现价值。
基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术的智能对话系统
RAG Web UI 是一个基于 RAG 技术的智能对话系统，它结合了文档检索和大型语言模型，能够为企业和个人提供基于知识库的智能问答服务。该系统采用前后端分离架构，支持多种文档格式（如 PDF、DOCX、Markdown、Text）的智能管理，包括自动分块和向量化处理。其对话引擎支持多轮对话和引用标注，能够提供精准的知识检索和生成服务。该系统还支持高性能向量数据库（如 ChromaDB、Qdrant）的灵活切换，具有良好的扩展性和性能优化。作为一种开源项目，它为开发者提供了丰富的技术实现和应用场景，适合用于构建企业级知识管理系统或智能客服平台。
构建、连接和部署边缘上的GenAI应用
Lamatic.ai是一个为构建、测试和部署高性能GenAI应用在边缘而设计的管理型PaaS平台，提供低代码可视化构建器、VectorDB和集成应用及模型。它通过集成多种工具和技术，帮助AI创始人和构建者快速实现复杂的AI工作流程。平台的主要优点包括减少团队间的来回沟通、自动化工作流程、提高部署速度和降低延迟。Lamatic.ai的背景信息显示，它是由一群对GenAI应用开发有着深刻理解和丰富经验的工程师和社区成员共同打造的。平台的价格定位是包含所有可用的管理集成、向量数据库、托管、边缘部署和SDK的月度订阅服务，同时提供按小时计费的专业服务。
快速、准确的生产级RAG管道
Vectorize是一个专注于将非结构化数据转化为优化的向量搜索索引的平台，专为检索增强生成(RAG)而设计。它通过连接内容管理系统、文件系统、CRM、协作工具等多种数据源，帮助用户创建提高生产力的辅助系统和创新的客户体验。Vectorize的主要优点包括易于使用、快速部署和高精度的搜索结果，适合需要处理大量数据并希望快速实现AI应用的企业。
轻松阅读、学习、讨论和管理学术论文的AI工具。
ChatPaper.ai是一个基于人工智能技术的在线平台，它通过自然语言处理和向量数据库技术，帮助用户以对话的方式与学术论文互动。用户可以上传PDF文件或提供在线PDF链接，ChatPaper.ai将分析并提供摘要、回答疑问，从而提高研究效率和理解深度。该平台特别适合研究人员、学生和对学术研究有强烈兴趣的个人，通过简化的聊天界面，使学术研究更加高效和互动。
基于Upstash Vector的维基百科语义搜索工具。
这是一个使用Next.js构建的项目，利用Upstash Vector提供维基百科的语义搜索功能。项目通过优化和加载自定义的Google字体Inter，实现了对维基百科内容的高效搜索和检索。
一站式企业级数据平台，专为生成式AI应用设计
Context Data是一个为生成式AI应用设计的数据处理和转换平台，旨在帮助AI团队构建数据基础设施，以便他们专注于构建AI逻辑。它提供了无需设置基础设施、跨多个源转换数据、连接多个模型、加载数据到主要向量数据库、查询私有向量数据、定时管道以及构建数据和ETL管道等功能。Context Data强调数据隐私控制，避免了将数据上传到OpenAI等外部模型，简化了构建AI就绪数据平台的压力和复杂性。
SvectorDB是一个从头开始构建的面向无服务器的向量数据库。专注于产品，而不是数据库。高性能，成本效益高，比其他替代方案节省多达20倍。
SvectorDB是一个面向无服务器的向量数据库，旨在最大程度地提高敏捷性并降低成本。它解决了数据库的痛点，让您能够专注于将产品从1个向量扩展到100万个向量。
多方面数据索引与搜索模型
Cohere Compass是一款新型的多方面嵌入模型，专为解决企业数据中的多重概念和关系检索挑战而设计。它能够将数据以JSON格式传递至嵌入模型，转换后存储在向量数据库中，保持元数据和文本的同时，捕捉多方面数据中概念间的关系。与传统的RAG流程相比，Compass通过其SDK将电子邮件及其附件解析为单一JSON，生成包含多方面表示的嵌入输出，从而在搜索时能够准确理解和匹配查询中的不同方面。
构建、共享和扩展无限的AI工作流程
Salt是一款AI工作流程构建工具，它可以帮助用户快速构建、共享和扩展基于Comfy UI的工作流程。Salt提供了依赖管理、免费GPU和自动扩展等功能，让用户专注于工作流程的建设。用户可以通过一键部署将工作流程分享给其他人，也可以用它来支持生产应用程序。Salt支持自动扩展，可以根据需求自动扩容和收缩，提高效率和节约成本。
自动化数据管道，为您的AI应用提供支持
TURBINE是一款自动化数据管道工具，可为您的AI应用提供支持。它使用全面管理的向量数据库和持续数据管道，为您的LLM应用程序添加长期记忆和丰富的上下文。TURBINE可以与您现有的数据库无缝集成，支持PostgreSQL、MongoDB和MySQL数据库。它使用最先进的数据工程流水线，实时同步数据库更改，支持语义搜索，支持Pinecone和Milvus等向量数据库，支持多种嵌入模型，可通过Python和TypeScript SDKs轻松启动，可根据您的用例进行调整和优化，易于与LangChain AI bot集成，具有极快的速度和可扩展性。
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