向量湖庫：滿足所有AI工作負載的終極方案

Zilliz 今日宣佈推出 Zilliz Vector Lakebase 公開預覽版，這是向量數據庫的下一代進化。Vector Lakebase 是一個以語義為中心的數據平台，結合開放存儲和彈性計算，專為 AI 工作負載設計。它支持三種工作負載模式：實時檢索（用於延遲關鍵的生產服務）、迭代發現（用於交互式多步探索）和批量分析（用於離線挖掘和數據集優化）。平台基於 S3 的統一數據基礎，可擴展到 PB 級規模。

核心特性包括分層服務解決方案（性能優化、容量優化、分層存儲）、按需搜索（相比無服務器方案成本降低約 15 倍）、外部數據湖搜索（支持 Lance、Iceberg、Parquet 和 Vortex 格式）、全光譜搜索（涵蓋向量、文本、JSON、地理空間等）以及統一湖原生存儲（基於 Vortex 開放格式）。此外，Zilliz 還提供全球集羣以實現跨區域高可用性和 99.99% 的 SLA。

在成本對比中，對於一個包含 10 億 768 維向量、每月 10 小時活躍計算的場景，按需搜索的總成本僅為無服務器方案的約 1/15（318 美元對比 4,937 美元）。這使得 Vector Lakebase 成為 AI 和智能體應用數據基礎架構的理想選擇。

更深層地，Vector Lakebase 的設計理念源於對 AI 系統工作流的深刻理解。現代 AI 系統並非單一的查詢檢索問題，而是一個持續的服務、學習和改進循環。該平台通過提供零拷貝的語義數據平面，讓實時檢索、迭代發現和批量分析三種模式都能高效訪問同一份數據，從而消除數據孤島，加速 AI 系統的迭代週期。