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バージョン: User Guides (Cloud)

Welcome to Zilliz Cloud Docs

自信を持って構築し、AI アプリケーションを強化する

Zilliz Cloud は、セキュリティを考慮した上でベクトル検索アプリケーションのデプロイとスケーリングを簡素化する、フルマネージドの Milvus サービスを提供します。

For Humans
$pip install pymilvus
For Agents
$curl -fsSL https://zilliz.com/cli/install.sh | bash
基本的なベクトル検索
近似最近傍(ANN)検索を実行し、クエリベクトルに最も類似したベクトルを検索します。詳細を確認する
Python

プロジェクトの プラン を選択し、プロジェクト内に異なるデプロイメントオプションのクラスターを作成します。

どのデプロイメントオプションを選べばよいかわからない場合は?

Zilliz Cloud でデータを活用する

  • コンピューティングリソースをデータへ持ち込む
  • 統合埋め込み
  • 他のデータインフラからの移行
  • バックアップと復元
1

ストレージ連携を設定する。

2

外部ボリューム を作成する。

統合されたストレージ内のバケットまたはパスへの読み取り専用参照である外部ボリュームとして、パスまたは外部ストレージ全体を使用します。これにより、Zilliz Cloud はデータをコピーまたは移動することなく、その場でデータにアクセスできます。

3

データベースを作成 する。

オンデマンドコンピューティングでデータベースを作成します。データベースは、プロジェクト内のすべてのオンデマンドクラスターで共有されるプロジェクトレベルのリソースです。

4

データベース内に 外部コレクションを作成 する。

コレクションのカラムを Parquet ファイル、Lance テーブル、Iceberg テーブル、または 0.56.0 以降の Vortex ファイルにマッピングします。

5

インデックスを作成し、コレクションを更新する。

すべてのベクトルフィールドとオプションのスカラーフィールドにインデックスを作成し、コレクションを更新して、Zilliz Cloud がコレクションのメタデータとインデックスファイルを作成できるようにします。更新は通常、サブ秒で完了します。

6

データの探索を開始する。

その後、外部ストレージに保存されたデータでオンデマンドコンピューティングリソースを使用して ベクトル検索スカラー絞り込み を開始できます。

お好みの言語で構築を開始する