O caso de uso: como Read AI implanta Zilliz
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.
Outros resultados informados
Números publicados no estudo de caso de Zilliz. Eles não são medidos de forma independente pelo usedby.
maintaining consistent retrieval latency of around 20- 50ms, even when handling queries with complex filters
Nas palavras do cliente
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.Usuários de Zilliz no setor Inteligência artificial
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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
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- O número: 5×Verificado
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- O trecho citado acimaVerificado
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- Read AI usa ZillizVerificado
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- O resultado em siNão verificado
Nós o citamos; não o medimos.
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.