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リリースノート(2023年12月11日)

Zilliz Cloud サービスが Azure で利用可能になり、まずは East US リージョンから提供を開始しました。さらに、非構造化データを取り込みと検索のためにベクトル埋め込みに変換する Zilliz Cloud Pipelines(Beta)を導入します。このリリースでは、クラスター内の RBAC と認証情報管理も改善され、ユーザー管理用に 3 つの事前定義ロール(admin、read-write、read-only)が提供されます。その他の更新には、エラーメッセージの内容強化と、より信頼性の高いサービスを実現するための安定性向上が含まれます。

Milvus 互換性

このリリースは Milvus 2.2.x および Milvus 2.3.x (Beta) と互換性があります。

Azure 上の Zilliz Cloud

提供内容の大幅な拡張をお知らせできることを嬉しく思います。Zilliz Cloud サービスが Azure で利用可能になり、まずは East US リージョンから提供を開始しました。これは重要な節目であり、当社のプラットフォームが AWS、GCP、Azure という 3 大パブリッククラウドとシームレスに統合され、複数の環境にわたって一貫性のある統一されたユーザー体験を提供できるようになったことを意味します。Azure East US 以外のリージョンへのデプロイがビジネス要件上必要な場合は、追加サポートについてお問い合わせください

Pipelines

本日は、Zilliz Cloud に新たに加わる Zilliz Cloud Pipelines(Beta)を導入できることを大変嬉しく思います。Pipelines は、非構造化データをシームレスにベクトル埋め込みに変換して Zilliz Cloud に取り込み、保存と検索に利用できるようにすることで、その可能性を引き出すよう設計されています。このソリューションは、埋め込み、取り込み、保存、検索といったプロセスを統合することでデータワークフローを簡素化し、最先端の Retrieval Augmented Generation (RAG) のようなモダンな検索アプリケーションを構築する際に、本来であれば複数のスタックの統合に苦慮する開発者にとって大きな助けとなります。

Zilliz Cloud Pipelines は、Ingestion、Search、Deletion という 3 つの特定のパイプラインで構成されています。

  • Ingestion pipeline は、非構造化データを処理して検索可能なベクトル埋め込みに変換し、保存と検索のために Zilliz ベクトルデータベースに取り込む中心的な役割を担います。

  • Search pipelines は、クエリ文字列をベクトル埋め込みに変換して Zilliz Cloud に送信し、類似度が最も高い上位 K 個のベクトルを取得することで、セマンティック検索を実現します。

  • Deletion Pipeline を使用すると、指定したドキュメント内のすべてのチャンクを Zilliz Cloud コレクションから削除でき、自身のデータを完全に制御しながら、Zilliz コレクションのストレージ容量を解放できます。

クラスターにおける RBAC と認証情報管理

このリリースでは、各クラスター内で RBAC(Role-Based Access Control)と認証情報を管理するための機能を強化しました。この合理化されたアプローチにより、ユーザーはクラスターユーザーを効率的に管理できます。これらの機能を利用するには、クラスターセクションに移動し、'your_cluster' を選択してから 'Users' タブに進みます。このリリースには、ユーザー管理を簡素化するための 3 つの事前定義ロール('admin'、'read-write'、'read-only')が含まれており、それぞれ異なるアクセスレベルと制御ニーズに合わせて設計されています。これらの新機能の活用に関するより詳細な情報とガイダンスについては、Access Control Explained を参照してください。

新しいクラスター操作用 API エンドポイント

このリリースでは、クラスターの作成、変更、削除を行うための一連の新しい RESTful API エンドポイントと、プロジェクトを一覧表示するための別の API エンドポイントも導入しました。詳細は、こちらのリファレンスドキュメント を参照してください。

機能強化

このリリースには、以下に示す一連の機能強化も含まれています。

  • 一連のエラーメッセージの内容を改善しました。

  • 安定性の強化: 既知の問題に対処し、サービスの信頼性をさらに高めました。

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