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usedby
Un outil, une entreprise

Comment Consensus utilise Zilliz

~45 ms

P99 dense retrieval latency in production across

Tel que publié sur zilliz.com. Capturé par usedby le 6 oct. 2026.

Ce qui s’est passé

Consensus uses Zilliz Cloud as the semantic (dense vector) search layer of its research agent platform, searching over 400M+ scholarly sources. The agent calls it as a tool, and the full collection is rebuilt by bulk import into an idle copy of the collection that is then switched live.

Résumé rédigé par usedby à partir de la page source, en anglais. Les chiffres sont ceux de Zilliz et de Consensus, pas les nôtres.

  • ~45 ms“P99 retrieval at ~45 ms across 400M+ vectors”
  • 14%“14% higher precision in search results after adding semantic search”
  • 27%“the larger embeddings delivered a 27% increase in the quality of papers found”
  • 2.5ד4x larger vector dimensions (256 → 1,024) cost only 2.5× the cluster on Zilliz Cloud”

A daily bulk import of the entire collection turns a full rebuild from a special project into a nightly job. This also unlocks much faster iteration when testing new embedding models.

Extrait de la page. zilliz.com, capturée le 6 oct. 2026

Our job is to make the best research findable for anyone who uses Consensus. Zilliz Cloud gives our research agent fast, high-quality semantic retrieval, directly widening the evidence it can reach.

Christian Salem, Co-founder & Chief Product Officer, Consensus. Source, capturée le 6 oct. 2026

Ce que dit le témoignage, et ce que nous avons vérifié

Nous avons comparé le témoignage à sa page en ligne le 6 oct. 2026.

  • Le chiffre : ~45 msVérifiéLe chiffre est sur la page ; son libellé est formulé par nous.
  • L’extrait cité plus hautVérifiéCopié mot pour mot depuis la page, près du nom de Consensus.
  • Les nombres de notre résuméVérifiéChacun est imprimé sur la page.
  • Consensus utilise ZillizVérifiéLigne de niveau Confirmé. Dernière vérification, toutes sources confondues : 6 oct. 2026.
  • Le résultat lui-mêmeNon vérifiéNous le citons ; nous ne l’avons pas mesuré.

Même entreprise, même outil ou même secteur.

<200msNeural search latency with Exa Instant, reducedExa utilise Zilliz. Un autre client de Zilliz60-80%“60-80% of the time spent on consuming, digesting, and identifying relevant data points”Filevine utilise Zilliz. Un autre client de Zilliz< 10msSearch latency with high recallOpenEvidence utilise Zilliz. Un autre client de Zilliz