Der Anwendungsfall: wie OpenEvidence Zilliz einsetzt
OpenEvidence runs an AI clinical decision tool that gives clinicians evidence-based answers from medical sources. It uses Zilliz Cloud as the vector search layer for retrieval, with a private, HIPAA-compliant data path.
Weitere angegebene Ergebnisse
Zahlen aus der Fallstudie von Zilliz. usedby hat sie nicht unabhängig gemessen.
The system supports roughly 4,000 QPS and serves more than 800,000 clinicians.
In March 2026 alone, OpenEvidence supported 25 million clinical consultations, and the number is still growing rapidly.
With sophisticated quantization and refined strategy, Zilliz Cloud achieves 99% recall with an aggressively compressed index to serve high-QPS low-latency workload, unlike competitors that trade accuracy for speed.
In den Worten des Kunden
We believe AI is becoming a meaningful support layer for physicians, but the experience has to feel trustworthy, reliable, and seamless. Building that kind of product requires a strong foundation behind the scenes. Zilliz Cloud has helped us create that foundation as we continue to grow and serve hundreds of thousands of clinicians.Zilliz Cloud has helped us create a strong foundation behind the scenes as we continue to grow and serve hundreds of thousands of clinicians.Weitere KI-Tools von OpenEvidence
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Direkt zur Quelle
Auf Basis der veröffentlichten Fallstudie von Zilliz. Wir prüfen die öffentlichen Belege; die Ergebnisse gibt der Anbieter an.
zilliz.com- Zuletzt geprüft
- 6. Okt. 2026
Screenshot der Quelle öffnen Was die Fallstudie behauptet und was wir geprüft haben
Was wir mit der Seite verglichen haben.
- Die Zahl: < 10msGeprüft
Die Zahl steht auf der Seite; ihre Beschriftung ist unsere Formulierung.
- Die oben zitierte PassageGeprüft
Wörtlich von der Seite übernommen, nahe dem Namen OpenEvidence.
- OpenEvidence nutzt ZillizGeprüft
Eintrag mit Stufe Bestätigt.
- Das Ergebnis selbstNicht geprüft
Wir zitieren es; wir haben es nicht gemessen.
Zilliz Cloud consistently delivers sub-10ms latency with 99%+ recall. Each user query triggers multiple vector searches, yet responses return fast enough that the latency is not visible to clinicians.