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，這是向量資料庫的下一代進化。Vector Lakebase 是一個以語義為中心的資料平臺，結合開放儲存和彈性計算，專為 AI 工作負載設計。它支援三種工作負載模式：即時檢索（用於延遲關鍵的生產服務）、迭代發現（用於互動式多步探索）和批次分析（用於離線挖掘和資料集最佳化）。平臺基於 S3 的統一資料基礎，可擴充套件到 PB 級規模。

核心特性包括分層服務解決方案（效能最佳化、容量最佳化、分層儲存）、按需搜尋（相比無伺服器方案成本降低約 15 倍）、外部資料湖搜尋（支援 Lance、Iceberg、Parquet 和 Vortex 格式）、全光譜搜尋（涵蓋向量、文本、JSON、地理空間等）以及統一湖原生儲存（基於 Vortex 開放格式）。此外，Zilliz 還提供全球叢集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，按需搜尋的總成本僅為無伺服器方案的約 1/15（318 美元對比 4,937 美元）。這使得 Vector Lakebase 成為 AI 和智慧體應用資料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、學習和改進迴圈。該平臺透過提供零複製的語義資料平面，讓即時檢索、迭代發現和批次分析三種模式都能高效訪問同一份資料，從而消除資料孤島，加速 AI 系統的迭代週期。