Zilliz 年度印象：未来独角兽？RAG 首选？LLM 记忆体？

兔走龙来，不知不觉，又到了一年一度的保留节目—— Zilliz Moment。

AGI 时代的到来，让 Zilliz 的身上多了很多充满“时代烙印”的标签：未来独角兽、网红赛道公司、向量数据库大佬、大模型的长期记忆体、RAG 最强搭档……与此同时，我们也听说了一些有趣的标签：周边质量好、抢不到红包封面、公司产品都是鸟的名字……

那么，大家对于 Zilliz 的印象是不是真的如此标签化呢？为此，我们邀请了一些新老朋友，听听他们对于 Zilliz 过去一年的印象与看法。

Zilliz Cloud 商业用户

我是一名中台架构部的小组长，具体公司就不透露了（谁还不是个独角兽呢）。日常工作内容是为业务同学提供稳定的数据库服务，所以经常和数据库的厂商们打交道。其实在我接触 Zilliz Cloud 之前，就已经使用过一年的开源向量数据库 Milvus（对 Milvus 社区提供的帮助表示感谢）。我们业务部门从 2023 年引入深度学习模型，也增加了 LLM 模型业务线，产生了向量的需求，且这个量到现在已经过亿级了，当时手头没有能做向量检索能力的数据库，在和部门同事的对比下选择了 Milvus，产品和社区也确实没有让我们失望，经过一段时间的试用我们向业务交付了向量数据库。

与 Zilliz 同学的结缘源于去年下半年的一次公司拜访，在使用 Milvus 的过程中我们遇到了一些运维稳定性上的问题，常常需要修修补补。Zilliz 的技术专家们给了我们一些使用建议，协助重构了表结构，推荐我们用 partitionkey 代替大量的表分 parition 带来的数据碎片，且对核心监控指标也做了细节指导。当时我们的 Milvus 是供公司内部业务使用，正规划下一年如何给客户部署可靠性服务方案，Zilliz 的专家们提出了商业版云服务的方案，并邀请我们业务上云做 POC。整个迁移过程还是顺利的，代码也考虑到了兼容性没做什么改动，一致性体检做比较好。最好的一点是性能保障的同时，业务找我协助纠错的次数少了，或者说有专门的托管服务快速解决了，帮助我们解决了核心的痛点。

在 2024 年我们还会对数据做进一步的放大，表结构也会有新增，希望 Zilliz Cloud 做大做强继续给我们提供更稳定更快速的服务，当然价格方面能给老用户回馈就更好了。

Zilliz Cloud 商业用户

我们和 Zilliz 的交集是因为业务上要做 RAG 的相关探索，同时在文搜图场景下也有向量化的诉求。在上专业向量数据库之前，我也做过一些向量检索插件 OpenSearch、开源向量数据库方面的测试，最终选型 Zilliz Cloud。背后的主要考虑是后期业务膨胀的稳定性支持，考虑到人手问题需要专注到业务侧的快速开发，托管服务更适合我们。测试数据对比下来，比起自己部署的服务，Zilliz Cloud 的性能是能高出一筹的，且功能上的丰富性以及标向量混合检索的性能都不错，所以内部评审很顺利。

让我印象深刻的一点是，在线上线下交流过程中，Zilliz 专家们的耐心和专业度。从我自己的角度（可能我还不算专家）会去问很多细节的问题，他们都有做详细的回答并且以测试报告的形式打消疑虑，也建立了专属的联系渠道方便快速找到他们，并做了相对长时间的 POC 来保证产品确实能满足业务的诉求。

在我们后续的业务开发过程中，肯定会遇到更多的工程问题、场景问题，希望 Zilliz 从方方面面输出更多的案例帮助到我们这样的公司和行业，尤其是在技术研发和行业前瞻这块要多多输出。希望在 2024 年，Zilliz Cloud 能更进一步，在保障产品性能高速、稳定发展的同时，还能给大模型相关行业场景做出贡献。

Zilliz Cloud 商业用户

我们应该是 Zilliz 最早的一批付费用户，其实在接触 Zilliz Cloud 之前，我们对于向量数据库是有自己的理解的，所以在业务上与 Milvus 结合得非常紧密，其使用效果和对业务的提升也非常明显。后来随着向量数据的增加，我们的运营工作负担也开始变大，所以选择了 Milvus 的商业版本 Zilliz Cloud。后来我们才慢慢发现，Zilliz Cloud 带来的不仅是运营管理效率的提升和高并发高吞吐的表现，还带来了诸如 private link、RBAC 等很多企业级功能，像多租户、混合查询等功能在业务上也给我们带来了很多启发。可以说，一直以来，Zilliz 都在为我们提供专业的 SaaS 服务，是我们能够信赖并愿意长期合作的伙伴。

Milvus 社区 Committer 嵇斌

Milvus 2.3 终于支持 GPU 了，作为一名最早从 Milvus 0.10.0 GPU 版本用户一路追随过来的铁粉感到非常欣慰。但是突然又觉得向量数据库在支持 GPU 加速这件事情上不那么重要了。索引算法、工程优化大大提升了 Milvus 本身的性能，同时 2023 年兴起的以 RAG 为代表的大模型应用却对向量数据库在生态和灵活性上有了更多的诉求。或许这正是向量数据库最好时代的象征。

关注 Zilliz 的用户那时刻

我过去一年对于 Zilliz 的印象，从完全陌生到偶然相识，到现在在应用中使用 Milvus。首先，七月份在一次公开活动中，来自 Zilliz 运营负责人李晨分享的《向量数据库：大模型的长期记忆体》让我对于 Zilliz 有了偶然相识的机会，其中印象最深的是 Zilliz 创业这么多年，只专注于向量数据库，被 Zilliz 对于技术的执着所折服。其次，通过 Milvus 这个单词发音以及其含义，知道 Zilliz 所有的产品都是鸟的名字，非常有趣。然后尝试学习和使用 Milvus 数据库，把他用于 RAG 架构开发内部 QA 机器人，它完备的 API 以及功能，让我可以快速开发这个工具。另外，可视化工具 attu 使我对于向量有更加直观的认识。

从公司层面，Zilliz Cloud 的应用，为云平台用户使用 Millvus 提供便利。Milvus 也在不停地迭代更新，支持 range search，单个 Collection 中的实体数量不断增大等等。这些功能很多来自开源社区大家的需求，Millvus 从开源中汲取了很多营养。我的总体感受，Milvus 开源社区的蓬勃发展，通过社区的需求反馈，促进 Milvus 自身的快速成长，从开源中来，到开源中去。

我希望在 2024 年 Zilliz 可以多举办些线下活动（希望来北京，因为我在，哈哈），介绍 Milvus 机制以及应用案例，促使更多的小伙伴参与其中。

Milvus 社区用户 ZZ

我就说一句，Zilliz 每年的红包封面做得真的挺不错的，尤其是龙年的限定款。龙行龘龘！还等什么，开抢吧朋友们！

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