דף הבית

זיליז משיקה את Vector Lakebase, ומרחיבה את מסד הנתונים הווקטורי הנפוץ ביותר בעולם לכדי פלטפורמת נתונים אחודה עבור בינה מלאכותית

פרסום המאמר באתרך

באפשרותך לפרסם את המאמר הזה באתרך בכפוף לתנאי השימוש .בפרסום המאמר עליך להקפיד על הכללים הבאים: יש לפרסם את כותרת המאמר, תוכנו, וכן פרטים אודות כותב המאמר. כמו כן יש לכלול קישור לאתר מאמרים עסקיים ומקצועיים (http://www.portal-asakim.com).

בחזרה למאמר

כותרת המאמר:


תקציר המאמר:
Vector Lakebase, הזמין כעת בתצוגה מקדימה ציבורית ב-Zilliz Cloud, שומר על חיפוש וקטורי ייצור בליבתו ומוסיף אחסון משותף מקורי באגם ומחשוב לפי דרישה - ובכך מביא הגשה בזמן אמת, גילוי אינטראקטיבי וניתוח אצווה לבסיס נתונים אחד.

מילות מפתח:


קישור ישיר למאמר:


גירסת HTML:
<html> <head> <title>זיליז משיקה את Vector Lakebase, ומרחיבה את מסד הנתונים הווקטורי הנפוץ ביותר בעולם לכדי פלטפורמת נתונים אחודה עבור בינה מלאכותית</title> <meta name="description" content="Vector Lakebase, הזמין כעת בתצוגה מקדימה ציבורית ב-Zilliz Cloud, שומר על חיפוש וקטורי ייצור בליבתו ומוסיף אחסון משותף מקורי באגם ומחשוב לפי דרישה - ובכך מביא הגשה בזמן אמת, גילוי אינטראקטיבי וניתוח אצווה לבסיס נתונים אחד."> <meta name="keywords" content="BUSINESS WIRE,נוי תקשורת"> <meta name="expires" CONTENT="never"> <meta name="language" CONTENT="hebrew"> <meta name="distribution" CONTENT="Global"> <meta name="robots" content="index, follow"> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=windows-1255"> </title> <body dir="rtl"> <h1>זיליז משיקה את Vector Lakebase, ומרחיבה את מסד הנתונים הווקטורי הנפוץ ביותר בעולם לכדי פלטפורמת נתונים אחודה עבור בינה מלאכותית</h1><br/> <br/><strong>נכתב על ידי: <a title="זיליז משיקה את Vector Lakebase, ומרחיבה את מסד הנתונים הווקטורי הנפוץ ביותר בעולם לכדי פלטפורמת נתונים אחודה עבור בינה מלאכותית" href="http://www.portal-asakim.com/Authors//Author576.aspx ">חיים נוי</a></strong><br/> <br/><p align="center"><strong>זיליז משיקה את </strong><strong>Vector Lakebase</strong><strong>, ומרחיבה את מסד הנתונים הווקטורי הנפוץ ביותר בעולם לכדי פלטפורמת נתונים אחודה עבור בינה מלאכותית</strong><strong></strong></p> <p>Vector Lakebase, הזמין כעת בתצוגה מקדימה ציבורית ב-Zilliz Cloud, שומר על חיפוש וקטורי ייצור בליבתו ומוסיף אחסון משותף מקורי באגם ומחשוב לפי דרישה - ובכך מביא הגשה בזמן אמת, גילוי אינטראקטיבי וניתוח אצווה לבסיס נתונים אחד.</p> <p>רדווד סיטי, קליפורניה, 22 ביוני 2026, <a href="http://www.businesswire.com/">BUSINESS WIRE</a>:</p> <p><a href="https://cts.businesswire.com/ct/CT?id=smartlink&url=https%3A%2F%2Fzilliz.com%2F%3Futm_source%3Dvendor%26utm_medium%3Dreferral%26utm_campaign%3Dseonews-Vector-Lakebase-Public-Preview&esheet=54557220&newsitemid=54557220010&lan=en-US&anchor=Zilliz&index=1&md5=b7974dcf36bc1392a660e38715ba0022">Zilliz</a>, החברה שמאחורי <a href="https://cts.businesswire.com/ct/CT?id=smartlink&url=https%3A%2F%2Fmilvus.io%2F%3Futm_source%3Dvendor%26utm_medium%3Dreferral%26utm_campaign%3Dseonews-Vector-Lakebase-Public-Preview&esheet=54557220&newsitemid=20260621822926&lan=en-US&anchor=Milvus&index=2&md5=cee90f0a4d46b69731e189b6c555436d" target="_blank">Milvus</a>, מסד הנתונים הווקטורי בקוד פתוח הנפוץ ביותר בעולם, הודיעה היום על תצוגה מקדימה ציבורית של Zilliz Vector Lakebase — מהדורה משמעותית של Zilliz Cloud, המשלבת את מסד הנתונים הווקטורי ברמת ייצור עם בסיס נתונים משותף, מקורי של האגם.</p> <p>Vector Lakebase שומר על חיפוש הווקטורים בזמן אמת של Zilliz Cloud כמרכיב מרכזי — המנוע שעליו כבר מסתמכים Zillow, ‏OpenEvidence, Exa, ‏Filevine, ‏MiniMax ויותר מ-10,000 ארגונים וצוותי בינה מלאכותית — ומרחיב אותו עם שלוש דרכים חדשות לעבודה על אותם נתונים: גילוי אינטראקטיבי, ניתוחי אצווה בקנה מידה גדול, וחיפוש ישירות על גבי אגמי נתונים חיצוניים. התוצאה היא תשתית נתונים אחודה, שבה כל עומסי העבודה פועלים מול עותק לוגי יחיד של הנתונים, כאשר עבודות לפי דרישה ועבודות אצווה מחויבות בתשלום רק כאשר המחשוב פעיל.</p> <p><em>"חיפוש וקטורי ברמת ייצור הוא ונשאר בלב העשייה של </em><em>Zilliz</em><em> — זו הסיבה שאלפי צוותים בוחרים ב-</em><em>Milvus</em><em> וב-</em><em>Zilliz Cloud</em><em>, והוא הופך למהיר וחסכוני יותר עם כל גרסה חדשה", אמר צ'ארלס שי, מייסד ומנכ"ל </em><em>Zilliz</em><em>. "</em><em>Vector Lakebase</em><em> הוא מה שאנחנו מאמינים שהוא השלב הבא: תשתית נתונים אחת שבה אותם וקטורים יכולים לשרת שאילתת ייצור, להוות בסיס לסשן גילוי, ולהניע צינור נתוני אימון בקנה מידה של פטה-בייטים — ללא העתקות, העברות נתונים או מחסנית מקבילה".</em> </p> <p> <strong>מדוע תשתית נתונים אחודה אחת חשובה</strong> </p> <p>מערכות בינה מלאכותית כבר אינן מסתכמות בשליפה של שאילתה אחת בלבד. הן פועלות כלולאה מתמשכת — שירות, למידה ממשוב, כרייה והכנה של נתונים טובים יותר, ואז חזרה לשירות — כאשר כל מחזור כזה דורש בדרך כלל מערכות נפרדות לשירות בזמן אמת, לחקירה ולניתוח ועיבוד בקנה מידה גדול. העברת מיליארדי וקטורים בין מערכות אלו יכולה להימשך ימים. העלויות והמורכבות גבוהות כל כך, עד שצוותים רבים מוותרים על הלולאה כולה — ומשאירים נתונים יקרי ערך שניתנים לשליפה, אך לעולם אינם עוברים שיפור או עיבוד נוסף.</p> <p>Vector Lakebase סוגרת את הפער הזה באמצעות שכבת נתונים סמנטית ללא העתקות על גבי אחסון משותף המיועד לאגם: שירות בזמן אמת, גילוי אינטראקטיבי וניתוחי אצווה פועלים כולם מול עותק לוגי אחד של הנתונים, ומגדילים את גודלם מג'יגה-בייט לפטה-בייט.</p> <p><em>"צוותים ביקשו דרך לשמור את הנתונים שלהם במקום אחד ולהפעיל עומסי עבודה שונים מאוד כנגדם - החל מזיכרון סוכן בזמן אמת ועד ביטול כפילויות סמנטיות בן לילה", אמר רוברט גואו, סמנכ"ל מוצר ב-</em><em>Zilliz</em><em> ואחד האדריכלים שמאחורי </em><em>Milvus</em><em>. "</em><em> </em><em>Vector Lakebase</em><em>מספקת זאת באמצעות שכבת אחסון מאוחדת ב-</em><em>Vortex</em><em>, הגשה מדורגת עבור נתיב הייצור ומחשוב לפי דרישה עבור כל השאר".</em></p> <p> <strong>חמש יכולות על גבי תשתית אחת</strong> </p> <p>· שירות מדורג בזמן אמת. שלוש שכבות ייצור המותאמות לעומסי עבודה שונים: אופטימיזציה לביצועים (יותר מ-1,000 שאילתות בשנייה, השהיה של מילישניות בודדות, בזיכרון); אופטימיזציה לקיבולת (100–500 שאילתות בשנייה, השהיה של פחות מ-100 מילישניות, שילוב של זיכרון ו-NVMe); ואחסון מדורג (10–50 שאילתות בשנייה, השהיה של כ-100 מילישניות, פריסה על פני זיכרון, NVMe ואחסון אובייקטים — בעלות נמוכה באופן משמעותי). כל השכבות מספקות כברירת מחדל רמת שחזור (recall) של 95‎–98%, עם אפשרות כוונון לרמה של למעלה מ-99%, ומגובות ב-SLA של 99.99% זמינות של Zilliz Cloud ובזמינות גבוהה חוצת אזורים באמצעות Global Cluster.</p> <p>· חיפוש לפי דרישה. מחשוב בתשלום לפי שימוש עבור עומסי עבודה שבהם התשתית לרוב אינה פעילה, עם חיוב ישיר עבור אחסון אובייקטים ומחשוב — במקום תמחור מוגדל של פתרונות ללא שרת (serverless). במבחן הפנימי של Zilliz על מיליארד וקטורים בעלי 768 ממדים עם 10 שעות של מחשוב פעיל חודשי, חיפוש לפי דרישה הסתכם ב-318 דולר לעומת 4,937 דולר עבור נתיב ללא שרת דומה — כלומר כ-1/15 מהעלות.</p> <p>· חיפוש על גבי אגם נתונים חיצוני. מצב איסוף חיצוני ללא עותקים, המוסיף אינדוקס חדיש וחיפוש בספקטרום מלא ישירות לטבלאות קיימות מסוג Lance, Iceberg, ‏Parquet ו-Vortex, עם סנכרון מצטבר בעת רענון. הנתונים המקוריים נשארים במקומם, ללא שינוי.</p> <p>· חיפוש בינה מלאכותית מקיף. חיפוש על פני וקטורים (צפופים ודלילים), טקסט, JSON ונתונים גאו-מרחביים, עם אחזור היברידי, BM25, רגקס (regex), חיפוש רב-וקטורי וחיפוש איטרטיבי, וכן אחזור רב-נתיבים. ניתן לדרג מחדש את התוצאות באמצעות Cohere, ‏Voyage AI, ‏RRF, וכן אסטרטגיות משוקללות/הגברה/דעיכה.</p> <p>· אחסון מאוחד מבוסס אגם. אחסון משותף לשירות ולניתוח המבוסס על Vortex — פורמט עמודות פתוח שנועד לאפשר קריאות אקראיות מהירות וזולות יותר בהשוואה ל-Lance ול-Parquet — בשילוב אינדקסים מודעי-אחסון אובייקטים (וקטוריים, BM25 ו-JSON), המפחיתים את הגברת הקריאה ביותר מ-90%. השלמת הטמעת סכמה (schema backfill) על 100 מיליון שורות מסתיימת בדרך כלל בתוך דקות בודדות — מבלי לשבש תעבורת שאילתות פעילה.</p> <p>יחד, יכולות אלו מאפשרות לצוותי בינה מלאכותית לאחד את מה שבעבר דרש אשכולות הגשה מקבילים ופעילים תמידיים ומערכות אצווה נפרדות על גבי פלטפורמה אחת - עם אינדקסים עקביים, נתונים מגרסאות ומחשוב שניתן להקטין לאפס בין משימות.</p> <p><strong>זמינות</strong> </p> <p>Zilliz Vector Lakebase זמין כעת בתצוגה מקדימה ציבורית ב-Zilliz Cloud, לצד אפשרויות פריסה Serverless, ‏Dedicated ו-BYOC ביותר מ-30 אזורים ב-AWS, Google Cloud ו-Microsoft Azure. הרשמות חדשות עם כתובת אימייל עסקית מקבלות קרדיטים בחינם על סך 100 דולר באתר zilliz.com. צוותים שמפעילים שירות, גילוי וניתוח על גבי ערמות נפרדות יכולים ליצור קשר עם הצוות של Zilliz לקבלת הדגמה מותאמת אישית. </p> <p><strong>אודות </strong><strong>Zilliz</strong> </p> <p> Zillizהיא חברת תשתיות נתוני בינה מלאכותית מובילה והיוצרת של Milvus, מסד הנתונים הווקטורי בקוד פתוח הנפוץ ביותר בעולם, עם יותר מ-44,000 כוכבי GitHub ולמעלה מ-100 מיליון הורדות ב-Docker. Zilliz מסייעת לארגונים ולסטארטאפים בתחום הבינה המלאכותית להפוך את הנתונים הלא-מובנים שלהם לניתנים לחיפוש, לניתוח ולניהול — ולהפוך טקסט, תמונות, שמע, וידאו ועוד לנכס אסטרטגי עבור מערכות בינה מלאכותית בייצור. </p> <p>הטכנולוגיה של Zilliz מתמקדת ב-Milvus וב-Zilliz Cloud. Milvus הוא מסד נתונים וקטורי בקוד פתוח, שתוכנן במיוחד לחיפוש וקטורי בקנה מידה של עד 100 מיליארד וקטורים. Zilliz Cloud מרחיבה את התשתית הזו לפלטפורמת Vector Lakebase מנוהלת במלואה, המשלבת את יכולות השירות של מסדי נתונים וקטוריים — עם תפוקה גבוהה והשהיה נמוכה — יחד עם הפתיחות, המדרגיות והחסכוניות של אגמי נתונים רב-מודאליים. Zilliz מפעילה יותר מ-10,000 ארגונים וסטארטאפים מבוססי בינה מלאכותית ברחבי העולם, כולל MiniMax, ‏OpenEvidence, ‏Filevine, ‏Exa, Salesforce ו-Read AI. </p> <p>החברה, שמרכזה ברדווד שורז שבקליפורניה, נתמכת על ידי משקיעים מובילים, בהם Prosperity 7 Ventures של Aramco, ‏Pavilion Capital של Temasek, ‏Hillhouse Capital, ‏5Y Capital, ‏Yunqi Partners ו-Trustbridge Partners. למידע נוסף, בקרו באתר Zilliz.com.</p> <p>גלריית תמונות/מולטימדיה אפשר למצוא בכתובת – https://www.businesswire.com/news/home/20260621822926/en</p> <p><strong>אנשי קשר</strong></p> <p><strong>למידע נוסף – מדיה:</strong></p> <p>מולי צ'ן<br /> molly.chen@zilliz.com<br /> ‎951-265-1426 1+ </p> <p>מקור: Zilliz</p> <p><strong>תוכן הודעה זו בשפת המקור, הוא הגרסה הרשמית והמהימנה היחידה של מסמך זה. התרגומים הם למטרות נוחות בלבד ויש להצליבם עם המסמך בשפת המקור, שהוא הגרסה היחידה של טקסט זה שהוא בעל תוקף משפטי.</strong><strong></strong></p> <p>*** הידיעה מופצת בעולם על ידי חברת התקשורת הבינלאומית <strong>Business Wire</strong></p> <br/><br/> <strong><u>פרטים אודות כותב המאמר</u></strong> <br/> <p><strong>חיים נוי, עיתונאי, עורך ראשי של סוכנות החדשות הבינ"ל IPA, לשעבר עורך ראשי של סוכנות הידיעות עתים, חבר תא מבקרי התיאטרון באגודת העיתונאים</strong></p> <br/><a href="http://www.portal-asakim.com"> מקור המאמר: אתר מאמרים עסקיים ומקצועיים</a>

גירסת טקסט:
זיליז משיקה את Vector Lakebase, ומרחיבה את מסד הנתונים הווקטורי הנפוץ ביותר בעולם לכדי פלטפורמת נתונים אחודה עבור בינה מלאכותית זיליז משיקה את Vector Lakebase, ומרחיבה את מסד הנתונים הווקטורי הנפוץ ביותר בעולם לכדי פלטפורמת נתונים אחודה עבור בינה מלאכותית Vector Lakebase, הזמין כעת בתצוגה מקדימה ציבורית ב-Zilliz Cloud, שומר על חיפוש וקטורי ייצור בליבתו ומוסיף אחסון משותף מקורי באגם ומחשוב לפי דרישה - ובכך מביא הגשה בזמן אמת, גילוי אינטראקטיבי וניתוח אצווה לבסיס נתונים אחד. רדווד סיטי, קליפורניה, 22 ביוני 2026, BUSINESS WIRE: Zilliz, החברה שמאחורי Milvus, מסד הנתונים הווקטורי בקוד פתוח הנפוץ ביותר בעולם, הודיעה היום על תצוגה מקדימה ציבורית של Zilliz Vector Lakebase — מהדורה משמעותית של Zilliz Cloud, המשלבת את מסד הנתונים הווקטורי ברמת ייצור עם בסיס נתונים משותף, מקורי של האגם. Vector Lakebase שומר על חיפוש הווקטורים בזמן אמת של Zilliz Cloud כמרכיב מרכזי — המנוע שעליו כבר מסתמכים Zillow, ‏OpenEvidence, Exa, ‏Filevine, ‏MiniMax ויותר מ-10,000 ארגונים וצוותי בינה מלאכותית — ומרחיב אותו עם שלוש דרכים חדשות לעבודה על אותם נתונים: גילוי אינטראקטיבי, ניתוחי אצווה בקנה מידה גדול, וחיפוש ישירות על גבי אגמי נתונים חיצוניים. התוצאה היא תשתית נתונים אחודה, שבה כל עומסי העבודה פועלים מול עותק לוגי יחיד של הנתונים, כאשר עבודות לפי דרישה ועבודות אצווה מחויבות בתשלום רק כאשר המחשוב פעיל. "חיפוש וקטורי ברמת ייצור הוא ונשאר בלב העשייה של Zilliz — זו הסיבה שאלפי צוותים בוחרים ב-Milvus וב-Zilliz Cloud, והוא הופך למהיר וחסכוני יותר עם כל גרסה חדשה", אמר צ'ארלס שי, מייסד ומנכ"ל Zilliz. "Vector Lakebase הוא מה שאנחנו מאמינים שהוא השלב הבא: תשתית נתונים אחת שבה אותם וקטורים יכולים לשרת שאילתת ייצור, להוות בסיס לסשן גילוי, ולהניע צינור נתוני אימון בקנה מידה של פטה-בייטים — ללא העתקות, העברות נתונים או מחסנית מקבילה". מדוע תשתית נתונים אחודה אחת חשובה מערכות בינה מלאכותית כבר אינן מסתכמות בשליפה של שאילתה אחת בלבד. הן פועלות כלולאה מתמשכת — שירות, למידה ממשוב, כרייה והכנה של נתונים טובים יותר, ואז חזרה לשירות — כאשר כל מחזור כזה דורש בדרך כלל מערכות נפרדות לשירות בזמן אמת, לחקירה ולניתוח ועיבוד בקנה מידה גדול. העברת מיליארדי וקטורים בין מערכות אלו יכולה להימשך ימים. העלויות והמורכבות גבוהות כל כך, עד שצוותים רבים מוותרים על הלולאה כולה — ומשאירים נתונים יקרי ערך שניתנים לשליפה, אך לעולם אינם עוברים שיפור או עיבוד נוסף. Vector Lakebase סוגרת את הפער הזה באמצעות שכבת נתונים סמנטית ללא העתקות על גבי אחסון משותף המיועד לאגם: שירות בזמן אמת, גילוי אינטראקטיבי וניתוחי אצווה פועלים כולם מול עותק לוגי אחד של הנתונים, ומגדילים את גודלם מג'יגה-בייט לפטה-בייט. "צוותים ביקשו דרך לשמור את הנתונים שלהם במקום אחד ולהפעיל עומסי עבודה שונים מאוד כנגדם - החל מזיכרון סוכן בזמן אמת ועד ביטול כפילויות סמנטיות בן לילה", אמר רוברט גואו, סמנכ"ל מוצר ב-Zilliz ואחד האדריכלים שמאחורי Milvus. " Vector Lakebaseמספקת זאת באמצעות שכבת אחסון מאוחדת ב-Vortex, הגשה מדורגת עבור נתיב הייצור ומחשוב לפי דרישה עבור כל השאר". חמש יכולות על גבי תשתית אחת · שירות מדורג בזמן אמת. שלוש שכבות ייצור המותאמות לעומסי עבודה שונים: אופטימיזציה לביצועים (יותר מ-1,000 שאילתות בשנייה, השהיה של מילישניות בודדות, בזיכרון); אופטימיזציה לקיבולת (100–500 שאילתות בשנייה, השהיה של פחות מ-100 מילישניות, שילוב של זיכרון ו-NVMe); ואחסון מדורג (10–50 שאילתות בשנייה, השהיה של כ-100 מילישניות, פריסה על פני זיכרון, NVMe ואחסון אובייקטים — בעלות נמוכה באופן משמעותי). כל השכבות מספקות כברירת מחדל רמת שחזור (recall) של 95‎–98%, עם אפשרות כוונון לרמה של למעלה מ-99%, ומגובות ב-SLA של 99.99% זמינות של Zilliz Cloud ובזמינות גבוהה חוצת אזורים באמצעות Global Cluster. · חיפוש לפי דרישה. מחשוב בתשלום לפי שימוש עבור עומסי עבודה שבהם התשתית לרוב אינה פעילה, עם חיוב ישיר עבור אחסון אובייקטים ומחשוב — במקום תמחור מוגדל של פתרונות ללא שרת (serverless). במבחן הפנימי של Zilliz על מיליארד וקטורים בעלי 768 ממדים עם 10 שעות של מחשוב פעיל חודשי, חיפוש לפי דרישה הסתכם ב-318 דולר לעומת 4,937 דולר עבור נתיב ללא שרת דומה — כלומר כ-1/15 מהעלות. · חיפוש על גבי אגם נתונים חיצוני. מצב איסוף חיצוני ללא עותקים, המוסיף אינדוקס חדיש וחיפוש בספקטרום מלא ישירות לטבלאות קיימות מסוג Lance, Iceberg, ‏Parquet ו-Vortex, עם סנכרון מצטבר בעת רענון. הנתונים המקוריים נשארים במקומם, ללא שינוי. · חיפוש בינה מלאכותית מקיף. חיפוש על פני וקטורים (צפופים ודלילים), טקסט, JSON ונתונים גאו-מרחביים, עם אחזור היברידי, BM25, רגקס (regex), חיפוש רב-וקטורי וחיפוש איטרטיבי, וכן אחזור רב-נתיבים. ניתן לדרג מחדש את התוצאות באמצעות Cohere, ‏Voyage AI, ‏RRF, וכן אסטרטגיות משוקללות/הגברה/דעיכה. · אחסון מאוחד מבוסס אגם. אחסון משותף לשירות ולניתוח המבוסס על Vortex — פורמט עמודות פתוח שנועד לאפשר קריאות אקראיות מהירות וזולות יותר בהשוואה ל-Lance ול-Parquet — בשילוב אינדקסים מודעי-אחסון אובייקטים (וקטוריים, BM25 ו-JSON), המפחיתים את הגברת הקריאה ביותר מ-90%. השלמת הטמעת סכמה (schema backfill) על 100 מיליון שורות מסתיימת בדרך כלל בתוך דקות בודדות — מבלי לשבש תעבורת שאילתות פעילה. יחד, יכולות אלו מאפשרות לצוותי בינה מלאכותית לאחד את מה שבעבר דרש אשכולות הגשה מקבילים ופעילים תמידיים ומערכות אצווה נפרדות על גבי פלטפורמה אחת - עם אינדקסים עקביים, נתונים מגרסאות ומחשוב שניתן להקטין לאפס בין משימות. זמינות Zilliz Vector Lakebase זמין כעת בתצוגה מקדימה ציבורית ב-Zilliz Cloud, לצד אפשרויות פריסה Serverless, ‏Dedicated ו-BYOC ביותר מ-30 אזורים ב-AWS, Google Cloud ו-Microsoft Azure. הרשמות חדשות עם כתובת אימייל עסקית מקבלות קרדיטים בחינם על סך 100 דולר באתר zilliz.com. צוותים שמפעילים שירות, גילוי וניתוח על גבי ערמות נפרדות יכולים ליצור קשר עם הצוות של Zilliz לקבלת הדגמה מותאמת אישית. אודות Zilliz Zillizהיא חברת תשתיות נתוני בינה מלאכותית מובילה והיוצרת של Milvus, מסד הנתונים הווקטורי בקוד פתוח הנפוץ ביותר בעולם, עם יותר מ-44,000 כוכבי GitHub ולמעלה מ-100 מיליון הורדות ב-Docker. Zilliz מסייעת לארגונים ולסטארטאפים בתחום הבינה המלאכותית להפוך את הנתונים הלא-מובנים שלהם לניתנים לחיפוש, לניתוח ולניהול — ולהפוך טקסט, תמונות, שמע, וידאו ועוד לנכס אסטרטגי עבור מערכות בינה מלאכותית בייצור. הטכנולוגיה של Zilliz מתמקדת ב-Milvus וב-Zilliz Cloud. Milvus הוא מסד נתונים וקטורי בקוד פתוח, שתוכנן במיוחד לחיפוש וקטורי בקנה מידה של עד 100 מיליארד וקטורים. Zilliz Cloud מרחיבה את התשתית הזו לפלטפורמת Vector Lakebase מנוהלת במלואה, המשלבת את יכולות השירות של מסדי נתונים וקטוריים — עם תפוקה גבוהה והשהיה נמוכה — יחד עם הפתיחות, המדרגיות והחסכוניות של אגמי נתונים רב-מודאליים. Zilliz מפעילה יותר מ-10,000 ארגונים וסטארטאפים מבוססי בינה מלאכותית ברחבי העולם, כולל MiniMax, ‏OpenEvidence, ‏Filevine, ‏Exa, Salesforce ו-Read AI. החברה, שמרכזה ברדווד שורז שבקליפורניה, נתמכת על ידי משקיעים מובילים, בהם Prosperity 7 Ventures של Aramco, ‏Pavilion Capital של Temasek, ‏Hillhouse Capital, ‏5Y Capital, ‏Yunqi Partners ו-Trustbridge Partners. למידע נוסף, בקרו באתר Zilliz.com. גלריית תמונות/מולטימדיה אפשר למצוא בכתובת – https://www.businesswire.com/news/home/20260621822926/en אנשי קשר למידע נוסף – מדיה: מולי צ'ן molly.chen@zilliz.com ‎951-265-1426 1+ מקור: Zilliz תוכן הודעה זו בשפת המקור, הוא הגרסה הרשמית והמהימנה היחידה של מסמך זה. התרגומים הם למטרות נוחות בלבד ויש להצליבם עם המסמך בשפת המקור, שהוא הגרסה היחידה של טקסט זה שהוא בעל תוקף משפטי. *** הידיעה מופצת בעולם על ידי חברת התקשורת הבינלאומית Business Wire נכתב על ידי חיים נוי, עיתונאי, עורך ראשי של סוכנות החדשות הבינ"ל IPA, לשעבר עורך ראשי של סוכנות הידיעות עתים, חבר תא מבקרי התיאטרון באגודת העיתונאים מקור המאמר:אתר מאמרים עסקיים ומקצועיים http://www.portal-asakim.com
בחזרה למאמר

לכותבי מאמרים

התחבר הרשמה למערכת שחזור סיסמה

מאמרים בקטגוריות
אימון אישי
אינטרנט והחיים ברשת
בידור ופנאי
ביטוח
בית משפחה וזוגיות
בניין ואחזקה
הודעות לעיתונות
חברה, פוליטיקה ומדינה
חוק ומשפט
חינוך ולימודים
מדעי החברה
מדעי הטבע
מדעי הרוח
מחשבים וטכנולוגיה
מיסים
מתכונים ואוכל
נשים
ספורט וכושר גופני
עבודה וקריירה
עיצוב ואדריכלות
עסקים
פיננסים וכספים
קניות וצרכנות
רוחניות
רפואה ובריאות
תחבורה ורכב
תיירות ונופש

שיווק באינטרנט על ידי WSI