ZeusDB Vector Database est un système de gestion de base de données vectorielle qui stocke, indexe et interroge des embeddings vectoriels de haute dimension pour des applications d'IA et d'apprentissage automatique. Fondée en 2012 et basée en Australie, ZeusDB développe des infrastructures pour les organisations construisant des systèmes de recherche sémantique, des systèmes de recommandation, des générations augmentées par récupération (RAG) et d'autres fonctionnalités alimentées par l'IA. L'équipe est composée de développeurs de logiciels, de chercheurs en IA et de praticiens ayant une expertise en technologie de recherche vectorielle et en systèmes distribués. ZeusDB Vector Database sert les ingénieurs de données, les ingénieurs en apprentissage automatique, les développeurs d'IA et les équipes de science des données qui ont besoin de mettre en œuvre des capacités de recherche de similarité dans des environnements de production. Les cas d'utilisation courants incluent des systèmes de recherche sémantique qui associent des requêtes basées sur le sens plutôt que sur des mots-clés, des moteurs de recommandation qui trouvent des produits ou du contenu similaires dans de grands catalogues, des systèmes RAG qui récupèrent le contexte pertinent pour les grands modèles de langage, et des applications de détection d'anomalies qui identifient des motifs inhabituels dans des données de haute dimension. Les principales fonctionnalités et capacités incluent : - Algorithmes d'indexation évolutifs, y compris HNSW et la quantification de produit (PQ) pour des performances de recherche de similarité efficaces à grande échelle - Fonctionnalité de recherche hybride qui combine la similarité vectorielle avec le filtrage de métadonnées pour affiner les résultats de requête en fonction d'attributs supplémentaires - Options de déploiement flexibles supportant les installations sur site, les environnements cloud et l'intégration avec l'infrastructure de données existante - API Python conçue pour une intégration transparente avec les frameworks d'apprentissage automatique, les pipelines de données et les workflows MLOps - Opérations de niveau entreprise incluant une journalisation complète, des capacités de surveillance et une persistance des données pour une fiabilité en production La base de données prend en charge plusieurs métriques de distance, y compris la similarité cosinus, la distance euclidienne et le produit scalaire pour mesurer la similarité vectorielle. ZeusDB gère les opérations vectorielles standard telles que l'insertion, l'interrogation, la mise à jour et la suppression d'embeddings vectoriels, permettant aux développeurs de construire et de maintenir des applications alimentées par l'IA nécessitant une recherche de similarité rapide et précise à travers des millions de vecteurs. Les organisations déploient ZeusDB pour réduire la complexité de l'infrastructure tout en maintenant la performance et la visibilité opérationnelle requises pour les systèmes d'IA en production.