Credal AI 借助 Milvus 实现 GenAI 的安全与可控

关于 Credal AI

Credal AI 的目标是使企业能安全且方便地使用 GenAI。他们提供了强大的数据集成和治理功能，能从 Microsoft Office、Google Workspace 以及 Slack 等多种平台中拉取数据。他们推出了类似于“Okta 的 AI 版本”，在这里，访问和权限得到了严格的管理，旨在为开发者和终端用户提供一个流畅且安全的接口。因此，Credal AI 成为一个端到端的解决方案，支持安全、企业级的 GenAI 部署。

应对规模与复杂性的挑战

在 Credal AI 产品开发的初期阶段，公司遭遇了多个挑战。其中一个核心功能是语义搜索，但发现使用基本的向量搜索插件在大规模实现这个功能颇为困难。当语义搜索被嵌入到需要高数据库性能的定制工作流中时，这些挑战变得更为严重。为了构造这些由 GenAI 驱动的工作流，需要对传统的搜索机制进行改进，因为这些工作流需要根据复杂、用户定义的标准实时处理大量数据集。

另外，由于他们拥有多种托管环境，包括云基础设施和现场部署，这要求有一个可以自我托管，且得到活跃开源社区支持的向量数据库。他们需要一个快速、可扩展且多功能的数据库，以应对复杂的数据管道和多种托管条件的需求。

选择 Milvus：以开发者为核心的全能向量数据库

经过深入评估后，Credal AI 认为 Milvus 向量数据库是他们的最佳选择。Milvus 活跃的开源社区也引起了他们的注意。这不仅是“锦上添花”，而是快速解决问题和持续功能开发的关键要素。此外，高 GitHub Star 不仅仅是表面的荣誉，它实质上反映了一个活跃且充满活力的开发者社区的存在，这为解决方案的长期应用奠定了信任基础。

Milvus 为 Kubernetes 提供的官方 Helm Chart 同样是一个重要的考虑点。虽然自定义 Helm Chart 不是难事，但官方支持的Chart 却体现了 Milvus 对开发者成功的承诺。这显示出 Milvus 团队不仅仅在追求短期利益，更致力于解决用户面临的实际挑战。对于 Credal AI 这样的初创企业来说，这种支持极为宝贵，Milvus 帮助他们简化了部署流程，节省了时间和工程资源。

此外，Milvus 的特性也引起了他们的注意，特别是其混合搜索功能。能够在执行向量搜索的同时过滤其他元数据的能力是他们的迫切需求。尽管许多解决方案提供了快速的向量搜索，但在处理结构化数据方面却显得力不从心。Milvus 的混合搜索能力完美解决了这一技术缺口，解决了实际的商业问题。

另外，Milvus 的架构通过将存储和计算分离，为 Credal AI 提供了所需的可扩展性和灵活性。这种设计选择不仅仅是理论上的架构概念，它为未来产品的扩展奠定了基础。它让他们在微调应用程序的同时，能够优化访问模式。在评估向量数据库的“必备”要素时——包括性能、功能、社区和架构——Milvus 无一不符。

结果：借助 Milvus 在实际操作中实现可扩展性和灵活性

对于 Credal AI 来说，采用 Milvus 无疑改变了整个游戏局面，为他们复杂的向量搜索需求提供了坚实的基础。Milvus 的技术能力迅速消除了他们对数据库性能的初步疑虑。在创业公司常面对不断变化需求的场景中，Milvus 既是即时的解决方案，也展现出长期的价值。

选择 Milvus 的决定得到了验证，它完美融入了 Credal AI 的现有系统，不仅满足了技术的前提条件，还实现了更广泛的商业目标。由于其分离的存储和计算架构，该平台具有很高的可扩展性，这让 Credal AI 有信心预见并适应不断出现的客户需求。现在，公司能够集中精力做它最擅长的事：不断优化其核心产品并促进用户参与度。他们完全放心，无论面对什么样的需求，其后端都能够应对自如。

未来合作：与 Milvus 共绘蓝图

Credal AI 正在考虑未来与 Milvus 的维护者 Zilliz 合作，目的是利用 Zilliz Cloud 为其基于云的客户提供服务。这完全符合团队持续努力将 GenAI 功能整合到实际企业应用的使命，这是一个需要强大的安全保障和全面数据治理的复杂任务。利用 Zilliz Cloud，即 Milvus 的全托管版本，非常契合这一更为广泛的战略，能够简化运营流程，并为他们的云客户增强服务体验。

同时，Milvus 仍是 Credal AI 策略的核心要素。随着他们全力以赴，努力使 GenAI 为企业提供实用方案，Milvus 提供的可扩展性和灵活性显得愈发重要。他们并不将与 Milvus 的合作视为一次性解决方案，而是看作一种长期的合作伙伴关系，以应对不断变化的挑战并实现新的突破。