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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，简化您的向量检索应用的部署和扩缩容流程，并提供相应的安全保障，将您从复杂运维流程中解放出来。

开发者使用
$pip install pymilvus
AI Agent 使用
$npx skills add zilliztech/zilliz-skill
Basic Vector Search
执行相似最近邻（ANN）搜索，找出与您提供的查询微量最接近的候选向量。了解更多。
Python


Zilliz Cloud 提供如下集群部署方式：
不清楚如何选择合适的部署方式？


在 Zilliz Cloud 上使用您的数据
  • 使用自带向量数据{#}
  • 集成 Embedding 模型
  • 从其它数据源迁移数据{#}
  • 备份与恢复{#}
1
创建并连接您的 Zilliz Cloud 集群。
您需要创建一个集群，并为您分配合适的计算和存储资源，然后连接这个集群。
2
创建 Collection。
Collection 是一个二维数据表，拥有固定的列数和可变行数。您需要在集群中创建一个 Collection 来存放您的数据。
3
导入数据。
您可以选择从本地文件或您的对象存储桶中导入数据。
4
执行向量相似性搜索。
向量相似性搜索可以帮助您发现与您的查询向量最相似的搜索结果。


深入了解 Zilliz Cloud
监控与告警 (Monitoring & Alerts)
监控您的集群并及时获得相关告警。
访问控制 (Access Control)
细粒度的访问控制，保护您的数据安全。
私网连接 (Private Networking)
使用私网连接连接您的集群，提升数据安全。
支付与账单 (Billing)
提供多样的计费模式：按量付费或包年包月。
第三方集成 (Integrations)
在您现有的技术栈和工作流中集成 Zilliz Cloud。


使用您熟悉的编程语言{#}
Python
Java
Go
Node.js
RESTful API





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