O caso de uso: como OpenEvidence implanta Zilliz
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.
Outros resultados informados
Números publicados no estudo de caso de Zilliz. Eles não são medidos de forma independente pelo usedby.
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.
Nas palavras do cliente
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.Outras ferramentas de IA usadas por OpenEvidence
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Com base no estudo de caso publicado por Zilliz. Verificamos as evidências públicas; os resultados são informados pelo fornecedor.
zilliz.com- Última verificação
- 6 de out. de 2026
Abrir a captura da fonte O que o estudo de caso afirma e o que verificamos
O que comparamos com a página.
- O número: < 10msVerificado
O número está na página; o rótulo é redação nossa.
- O trecho citado acimaVerificado
Copiado palavra por palavra da página, perto do nome de OpenEvidence.
- OpenEvidence usa ZillizVerificado
Linha de nível Confirmado.
- O resultado em siNão verificado
Nós o citamos; não o medimos.
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.