从容构建，为您的 AI 应用注入强劲动力
Zilliz Cloud 提供完全托管的 Milvus 服务，在安全设计的基础上简化向量搜索应用的部署与扩缩容。
开发者使用
$pip install pymilvus
AI Agent 使用
$npx skills add zilliztech/zilliz-skill
看看代码怎么写
选择部署方式
选择项目计划，并在该项目中创建采用不同部署方式的集群。
- FreeStart for free with generous limits, no credit card required.
- ServerlessPay only for what you use, scales automatically to zero.
- DedicatedHigh-performance clusters with dedicated resources.
在 Zilliz Cloud 中使用您的数据
- 让计算资源贴近您的数据
- 使用您自己的向量
- 集成 Embedding
- 从其他数据基础设施迁移
- 备份与恢复
1
设置存储集成。
将 AWS S3 存储桶、Google Cloud Storage 存储桶或 Microsoft Azure Blob 存储容器与 Zilliz Cloud 集成。
2
创建外部卷。
将某个路径或整个外部存储作为外部卷使用。外部卷是对已集成存储中某个存储桶或路径的只读引用，让 Zilliz Cloud 无需复制或移动数据即可就地访问您的数据。
3
创建 Database。
在按需计算中创建 Database。Database 是项目级资源，由项目内的所有按需集群共享。
4
在该 Database 中创建外部 Collection。
将 Collection 的列映射到您的 Parquet 文件、Lance 表、Iceberg 表，或自 0.56.0 起支持的 Vortex 文件。
5
创建索引并刷新 Collection。
为所有向量字段和可选的标量字段创建索引，然后刷新 Collection，以便 Zilliz Cloud 为该 Collection 创建元数据和索引文件。一次刷新通常可在亚秒级内完成。
6
开始探索您的数据。
之后，您就可以使用按需计算资源，对存储在外部存储中的数据执行向量搜索和标量过滤。