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usedby
Un outil, une entreprise

Comment Read AI utilise Zilliz

5×

“Read AI has achieved a 5× speedup in agentic search across diverse data sources”

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

Ce qui s’est passé

Read AI uses Milvus as the central vector database behind its semantic search, storing embeddings of meetings, chats, emails and CRM data. It runs filtered vector search in a single multi-tenant cluster to retrieve related conversations, action items and documents for its users.

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

  • 20- 50ms“maintaining consistent retrieval latency of around 20- 50ms, even when handling queries with complex filters”

Since deploying Milvus and alongside the company’s launch of its enterprise search tool Ask Read, Read AI has achieved a 5× speedup in agentic search across diverse data sources, maintaining consistent retrieval latency of around 20- 50ms, even when handling queries with complex filters.

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

We've got millions of monthly active users and all of the underlying data when we're trying to go find related conversations, find updates to an action item, find referenced documents...Milvus serves as the central repository and powers our information retrieval among billions of records.

Rob Williams, Co-Founder and CTO at Read AI, Read AI. 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 : 5×VérifiéImprimé mot pour mot sur la page, près du nom de Read AI.
  • L’extrait cité plus hautVérifiéCopié mot pour mot depuis la page, près du nom de Read AI.
  • Read AI 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.

~45 msP99 dense retrieval latency in production acrossConsensus utilise Zilliz. Un autre client de Zilliz<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