Zilliz Cloud
Zilliz · コーディング
Zilliz Cloudは、オープンソースのMilvusを基盤とするマネージドベクトルデータベースで、AIによる検索・推薦アプリを作るチーム向けだ。ベクトル検索を素早く始められる。
Zilliz Cloud について
Zilliz Cloudとは
Zilliz Cloudは、オープンソースプロジェクトMilvusの開発元であるZillizが提供する、完全マネージドのベクトルデータベースサービスだ。埋め込みベクトルを保存する。これは、AIモデルがテキストや画像、音声をマシンが比較できる形に変換するときに生成する数値ベクトルである。そして、最も近い一致をミリ秒単位で見つけ出す。意味を理解する「セマンティック検索」を使ったことがあるなら、その裏側ではこうしたベクトルデータベースが動いていることが多い。
狙いはシンプルだ。Milvusは強力だが、自分で運用するとなれば、インデックスを調整し、クラスターを管理し、再現率を落とさず24時間動かし続けるエンジニアを雇うことになる。Zilliz Cloudはその作業を引き受け、中核のエンジンは同じままにする。AWS、Google Cloud、Azureにまたがるマネージドな基盤に加え、導入前にアイデアを試せる無料枠も使える。
難点はコストと依存関係だ。専用クラスターは1GBあたり月額約126ドルからで、大規模なデータセットではすぐに膨らむ。しかも製品はMilvus互換とはいえ、運用はZillizに頼ることになる。完全な制御を求めるなら、セルフホストのMilvusが逃げ道として残る。
はじめかた
- cloud.zilliz.comで無料アカウントに登録し、最初のプロジェクトを作る。
- クラスターを立ち上げる。テストには無料のサーバーレス枠、本番には専用クラスターを選ぶ。
- コレクションを作成し、埋め込みモデルに合わせてベクトルフィールドと次元を定義する。
- SDK、REST API、またはデータインポートジョブで埋め込みベクトルを挿入する。
- 類似検索クエリを実行し、最も近い一致をスコアとともに読み取る。
AIツール情報
Zilliz Cloudの料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。
こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- RAGパイプラインを構築するAI開発者。マネージドエンジンならMilvusクラスターを手作業で運用せずに済む。データベースと埋め込みの基礎知識があるとよい。
- 成長中の企業のデータ・MLチーム。専用クラスターの料金を予算で賄えるなら、インフラ専任を雇わずに拡張と監視ができる。
- セマンティック検索機能を試作するスタートアップ。無料枠の5GBとコレクション5個で、支払う前にアイデアを検証できる。
タスク
- テキスト・画像・音声モデルの埋め込みベクトルを保存して照会する。数十億のベクトルを低遅延・高再現率で扱う。
- 密ベクトルと疎ベクトルをまたぐハイブリッド検索。キーワード一致とセマンティックな類似度を1回のクエリで組み合わせる。
- 推薦エンジンの稼働。高速な最近傍探索が、商品やコンテンツの提案を機敏に保つ。
シーン
- 自社ドキュメントをもとに答えるチャットボットの構築。検索により、モデルは推測ではなく実コンテンツに根ざして答える。
- 外部データに対する大規模な類似検索の実行。オンデマンドの計算資源を使えば、常時稼働のインフラなしでインデックスを作れる。
- 規制産業でのコンプライアンス要件への対応。Business CriticalプランはHIPAA対応の管理策と災害復旧を追加する。
主な機能
運用作業なしでMilvusをマネージドに
Zilliz Cloudは、オープンソースのMilvusと同じエンジンを動かしながら、アップグレード、拡張、監視を代行する。クラスターの面倒を見る専門家を雇わずにベクトル検索を導入したいチームには効く。自動デプロイと組み込みツールが、数か月分の手作業の設定と調整を置き換える。
AIによるAutoIndexとCardinal検索エンジン
プラットフォームはAutoIndexとそのCardinal検索エンジンを通じて、データセットごとに索引戦略を自動で選ぶ。良い再現率を得るためにパラメータを手で調整する必要はない。ベクトル検索に深い専門知識のないチームにとって、これは最も難しい部分を取り除く。
ハイブリッド検索
1回のリクエストで複数のベクトルフィールドを照会でき、疎ベクトルと密ベクトルを混ぜたり、密ベクトルとテキストを組み合わせたりできる。製品コードや名称など厳密な語句が重要なとき、純粋なセマンティック検索より結果が正確になる。特定の型番を検索して、あいまいで要領を得ない結果が返ってきたことはないだろうか。ハイブリッド検索はそれを解決する。
水平スケーリング
コンポーネントベースのアーキテクチャにより、データの増加に合わせて水平に拡張できる。小規模な試作でも、トラフィックが変動する本番負荷でも、性能は安定したままだ。サーバーレス枠では、実際に使った計算資源だけを支払う。
エンタープライズのセキュリティとコンプライアンス
上位プランはSAML 2.0によるSSO、きめ細かなロールベースのアクセス制御、監査ログ、VPCピアリング付きのプライベートエンドポイントを追加する。新しいデータストアを承認する前にセキュリティチームが求める管理策がそろう。Business Criticalプランはさらに進み、顧客管理の暗号鍵とHIPAA対応の管理策を備える。医療や金融のチームにとって重要な点だ。
複数のデプロイ手段
Zillizのクラウドで完全マネージドに動かすことも、BYOCで自社インフラ内に置くことも、計算資源を予約した専用クラスターを使うこともできる。どの手段でも中核機能は同じなので、選ぶのは「どこに置くか」であり「何ができるか」ではない。
調整可能な一貫性と類似度指標
複数の一貫性レベルにより、検索結果をどこまで最新にするかを決め、精度と速度のバランスを取れる。類似度指標も選べる。コサインやユークリッド距離など、埋め込みベクトルの学習方法に合わせて選ぶ。
メリットとデメリット
メリット
- 完全マネージドで、セルフホストのMilvusが求めるエンジニア作業を省ける。
- AWS、Google Cloud、Azureで動き、始められる無料枠もある。
- AutoIndexが手動調整を不要にし、ベクトル検索の専門家がいないチームを助ける。
- ハイブリッド検索と複数の類似度指標で、単純なベクトル照会より多くの用途をカバーする。
デメリット
- 専用クラスターは1GBあたり月額約126ドルからで、大規模なデータセットはすぐ高くつく。
- 無料枠は5GBとコレクション5個までで、本番には小さすぎる。
- サービスの運用をZillizに依存するため、その依存を避ける唯一の方法はセルフホストのMilvusだ。
よくある質問
埋め込みベクトルを保存して検索し、AIアプリが類似項目を素早く見つけられるようにする。主な用途はセマンティック検索、検索拡張生成、推薦、異常検知だ。### Zilliz Cloudは無料で使えるか 無料枠があり、5GBのストレージ、月間250万vCU、最大5個のコレクションを利用できる。学習と個人プロジェクト向けで、本番負荷には向かない。
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Forefront · コーディングForefrontはオープンソースAIで構築するためのウェブプラットフォームだ。主要なオープンソース言語モデルを自分のデータで微調整し、性能を評価し、API経由で実行したり、エクスポートして自分でホストしたりできる。クローズドなプラットフォームの手軽さを求めつつ、モデルとデータの所有権にはこだわる開発者が対象だ。
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StartKit.AI · コーディングStartkitは、AI SaaSとAIラッパー製品を作るためのボイラープレートだ。面倒な部分をあらかじめ配線済みにしたAIスタートアップボイラープレートと考えればいい。認証、StripeとLemon Squeezyの決済、利用制限、トランザクションメール、そしてOpenAI、Anthropic、Groq、Llamaと通信するAI APIスターターキットが含まれる。リポジトリをクローンして価格を設定し、ユーザーが実際にお金を払う部分に取りかかれる。ReactとTailwind上のNext.jsで作られているため、ボイラープレートコードの多くはすでに見慣れたものだ。
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Tricentis · コーディングTestimは、Web・モバイル・Salesforceアプリ向けにエンドツーエンドテストを構築して実行するAIテスト自動化プラットフォームだ。機械学習を頼りに、インターフェースが変わってもテストを安定させ、チームが壊れたセレクターの修正に費やす時間を減らす。今日から使い始められる自動テストツールとしては悪くない。ブラウザで操作を録画してテストを作り、より細かい制御が必要なときはJavaScriptを足す。忙しいQAチームにとって堅実な選択肢である。