Activeloop cung cấp Deep Lake, một Cơ sở dữ liệu chuyên dụng cho AI, được thiết kế để quản lý, truy vấn và truyền phát các bộ dữ liệu đa phương thức quy mô lớn (văn bản, hình ảnh, âm thanh, video) để xây dựng các ứng dụng AI tiên tiến. Nó đơn giản hóa cơ sở hạ tầng dữ liệu phức tạp, cho phép các nhà phát triển dễ dàng tạo ra các hệ thống Truy xuất-Tăng cường-Tạo sinh (RAG) mạnh mẽ, các công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa và các tác nhân AI thông minh.
Zilliz là một cơ sở dữ liệu vector cấp doanh nghiệp được xây dựng cho các ứng dụng AI có khả năng mở rộng. Được cung cấp bởi dự án mã nguồn mở phổ biến Milvus, nó cung cấp một dịch vụ hiệu suất cao, tiết kiệm chi phí và được quản lý hoàn toàn (Zilliz Cloud) để lưu trữ, lập chỉ mục và tìm kiếm hàng tỷ nhúng vector. Nó được thiết kế để cung cấp năng lượng cho các ứng dụng như RAG, hệ thống đề xuất và tìm kiếm đa phương thức, với sự tích hợp liền mạch vào các framework AI và nền tảng đám mây lớn.
Tổng quan sản phẩm
Activeloop Tổng quan sản phẩm
Activeloop cung cấp Deep Lake, một Cơ sở dữ liệu chuyên dụng cho AI, được thiết kế để quản lý, truy vấn và truyền phát các bộ dữ liệu đa phương thức quy mô lớn (văn bản, hình ảnh, âm thanh, video) để xây dựng các ứng dụng AI tiên tiến. Nó đơn giản hóa cơ sở hạ tầng dữ liệu phức tạp, cho phép các nhà phát triển dễ dàng tạo ra các hệ thống Truy xuất-Tăng cường-Tạo sinh (RAG) mạnh mẽ, các công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa và các tác nhân AI thông minh.
Zilliz Tổng quan sản phẩm
Zilliz là một cơ sở dữ liệu vector cấp doanh nghiệp được xây dựng cho các ứng dụng AI có khả năng mở rộng. Được cung cấp bởi dự án mã nguồn mở phổ biến Milvus, nó cung cấp một dịch vụ hiệu suất cao, tiết kiệm chi phí và được quản lý hoàn toàn (Zilliz Cloud) để lưu trữ, lập chỉ mục và tìm kiếm hàng tỷ nhúng vector. Nó được thiết kế để cung cấp năng lượng cho các ứng dụng như RAG, hệ thống đề xuất và tìm kiếm đa phương thức, với sự tích hợp liền mạch vào các framework AI và nền tảng đám mây lớn.
Detailed feature comparison
| Feature | Activeloop | Zilliz |
|---|---|---|
| Danh mục chính | Quản lý Dữ liệu | Học máy |
| Ngày thêm | 2025-08-07 | 2025-09-11 |
| Giá | Freemium | Freemium |
| Trang chính thức | www.activeloop.ai | zilliz.com |
| Loại sản phẩm | Trang web | Trang web |
| Performance data | ||
| Đánh giá người dùng | Chưa xác minh | Chưa xác minh |
| Bình luận | 0 | 0 |
| Lượt truy cập tháng | 43.9K | 174.3K |
| Tăng trưởng tháng | -28.9% | -6.8% |
| Yêu thích | 147 | 129 |
| Details | Xem chi tiết | Xem chi tiết |
Activeloop vs Zilliz monthly traffic
Compare Activeloop and Zilliz by monthly reach, traffic trend, visit depth, top regions, and acquisition sources.
How to interpret the traffic data
In the Activeloop vs Zilliz monthly traffic comparison, Activeloop currently shows 43.9K visits and Zilliz shows 174.3K; Zilliz has about 4 times the visible traffic of Activeloop, an absolute difference of about 130.3K visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.
Both tools provide verified traffic details, so monthly trends, visit depth, regions, and acquisition sources can be compared on the same basis.
Activeloop monthly traffic:
Latest traffic
Monthly traffic trend
- 2025/9: 73.7K Lượt truy cập tháng
- 2026/1: 72K Lượt truy cập tháng
- 2026/2: 48.9K Lượt truy cập tháng
- 2026/3: 61.1K Lượt truy cập tháng
- 2026/4: 61.8K Lượt truy cập tháng
- 2026/5: 43.9K Lượt truy cập tháng
Khu vực hàng đầu
Top 5 countries/regions
| Country/region | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 🇮🇳India | 38.71% | 17K |
| 🇺🇸United States | 35.49% | 15.6K |
| 🇩🇪Germany | 9.3% | 4.1K |
| 🇻🇳Vietnam | 9.03% | 4K |
| 🇷🇺Russia | 7.47% | 3.3K |
Nguồn lưu lượng
| Source type | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| Trực tiếp | 85.99% | 37.8K |
| Giới thiệu | 13.94% | 6.1K |
| 0.07% | 31 |
Từ khóa tìm kiếm
Zilliz monthly traffic:
Latest traffic
Monthly traffic trend
- 2025/9: 232.4K Lượt truy cập tháng
- 2026/1: 193.2K Lượt truy cập tháng
- 2026/2: 175.9K Lượt truy cập tháng
- 2026/3: 184.2K Lượt truy cập tháng
- 2026/4: 187.1K Lượt truy cập tháng
- 2026/5: 174.3K Lượt truy cập tháng
Khu vực hàng đầu
Top 5 countries/regions
| Country/region | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 🇺🇸United States | 40.94% | 71.4K |
| 🇻🇳Vietnam | 29.53% | 51.5K |
| 🇮🇳India | 14.45% | 25.2K |
| 🇩🇪Germany | 7.67% | 13.4K |
| 🇬🇧United Kingdom | 7.41% | 12.9K |
Nguồn lưu lượng
| Source type | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| Trực tiếp | 71.91% | 125.3K |
| Giới thiệu | 26.14% | 45.6K |
| 1.95% | 3.4K |
Từ khóa tìm kiếm
Usage comparison
Compare the core capabilities of Activeloop and Zilliz
Activeloop Core features
Zilliz Core features
Use cases
Activeloop Use cases
Zilliz Use cases
Best suited roles
Activeloop Best suited roles
Zilliz Best suited roles
Activeloop vs Zilliz:In-depth comparison and selection guidance
First decide whether the products solve the same kind of need
This in-depth Activeloop vs Zilliz comparison uses only the product records, taxonomy, audience, traffic, and community signals available on this page. Activeloop is primarily listed under “Quản lý Dữ liệu”, while Zilliz is primarily listed under “Học máy”, so the first decision is whether your actual task matches their recorded scope.
The structured fields currently show these decision-relevant differences: Primary category (Activeloop: Quản lý Dữ liệu; Zilliz: Học máy); Monthly visits (Activeloop: 43.9K; Zilliz: 174.3K); Monthly growth (Activeloop: -28.9%; Zilliz: -6.8%); Favorites (Activeloop: 147; Zilliz: 129); Website (Activeloop: www.activeloop.ai; Zilliz: zilliz.com). These facts are more useful for selection than brand visibility alone.
What market visibility and monthly traffic mean
In the Activeloop vs Zilliz monthly traffic comparison, Activeloop currently shows 43.9K visits and Zilliz shows 174.3K; Zilliz has about 4 times the visible traffic of Activeloop, an absolute difference of about 130.3K visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.
Both tools provide verified traffic details, so monthly trends, visit depth, regions, and acquisition sources can be compared on the same basis.
If public market visibility is an important first-pass criterion, investigate Zilliz first. The final choice should still follow taxonomy, use case, and a real trial because higher traffic does not prove broader capabilities or better workflow fit.
Product positioning, use cases, and roles
Activeloop and Zilliz currently overlap in shared categories: Cơ sở dữ liệu và Tìm kiếm; shared tags: Tạo sinh tăng cường truy xuất, Tìm kiếm ngữ nghĩa và Cơ sở dữ liệu vector. This can place both on the same shortlist, but it does not prove equal implementation, depth, or cost.
Activeloop's unique categories/tags are Quản lý Dữ liệu, Hạ tầng AI, Cơ sở dữ liệu AI, quản lý dữ liệu, LangChain, LlamaIndex và Dữ liệu đa phương thức; Zilliz's are Học máy, AI, AI Doanh nghiệp, Mô hình ngôn ngữ lớn, học máy, Milvus, công cụ đề xuất và Tìm kiếm tương đồng. These unique fields are the strongest differentiators: validate the product whose recorded scope matches the task instead of following traffic alone.
What ratings, comments, and favorites can tell you
Activeloop has no verified rating, 0 comments, 147 favorites, and 115 likes;Zilliz has no verified rating, 0 comments, 129 favorites, and 100 likes。
Neither product has enough rating or comment samples for a credible reputation ranking.
Selection guidance by actual need
When to evaluate Activeloop first
Put Activeloop on the priority trial list when the task aligns with “Quản lý Dữ liệu” and especially Quản lý Dữ liệu, Hạ tầng AI, Cơ sở dữ liệu AI, quản lý dữ liệu, LangChain và LlamaIndex. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.
Activeloop also currently records: pricing is freemium, product type is website, 43.9K verified monthly visits, no verified user rating. Verify any hard requirement around price, platform, or reach before trial, and do not let sparse review data substitute for testing.
When to evaluate Zilliz first
Put Zilliz on the priority trial list when the task aligns with “Học máy” and especially Học máy, AI, AI Doanh nghiệp, Mô hình ngôn ngữ lớn, học máy và Milvus, or the users include Nhà nghiên cứu AI, Nhà khoa học dữ liệu, Kỹ sư DevOps và Kỹ sư Học máy. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.
Zilliz also currently records: pricing is freemium, product type is website, 174.3K verified monthly visits, no verified user rating. Verify any hard requirement around price, platform, or reach before trial, and do not let sparse review data substitute for testing.
How to validate the recommendation before deciding
The available data describes positioning, public visibility, and community signals, but it cannot prove output quality, speed, integration effort, privacy, or long-term cost in your workflow. Before deciding, run the same representative tasks in Activeloop and Zilliz, then record completion time, accuracy, manual corrections, and the real paid threshold. A like-for-like trial turns this comparison into a defensible adoption decision.
Câu hỏi thường gặp
How should I choose between Activeloop and Zilliz?
Where does this comparison data come from?
What do unknown fields mean?
Related AI tools

Vectorize
Vectorize là một nền tảng RAG-as-a-Service giúp đơn giản hóa việc xây dựng các ứng dụng AI trên dữ liệu phi cấu trúc. Nền tảng này cung cấp các pipeline RAG được quản lý, các trình kết nối nguồn dữ liệu phong phú và sự linh hoạt để sử dụng cơ sở dữ liệu vector được quản lý của nó hoặc kết nối cơ sở dữ liệu của riêng bạn, cho phép các nhà phát triển triển khai nhanh chóng các giải pháp AI sẵn sàng cho sản xuất.
Giẻ
Weaviate
Weaviate là một cơ sở dữ liệu vector mã nguồn mở, gốc AI được thiết kế cho các nhà phát triển. Nó cho phép tìm kiếm vector, từ khóa và tìm kiếm kết hợp có khả năng mở rộng và độ trễ thấp. Lý tưởng để xây dựng các ứng dụng AI như tìm kiếm ngữ nghĩa, công cụ đề xuất và hệ thống Sinh Tăng cường Truy xuất (RAG), nó tích hợp liền mạch với các mô hình học máy phổ biến để lưu trữ và truy vấn dữ liệu dựa trên ý nghĩa ngữ nghĩa.
Cơ sở dữ liệu vector
Chroma
Chroma là cơ sở dữ liệu truy xuất mã nguồn mở, dành riêng cho AI, được thiết kế để xây dựng các ứng dụng AI mạnh mẽ với thế hệ tăng cường truy xuất (RAG). Nó đơn giản hóa việc lưu trữ và tìm kiếm các embedding, tài liệu và siêu dữ liệu, cung cấp tìm kiếm vector, tìm kiếm toàn văn và một nền tảng đám mây có thể mở rộng, không máy chủ. Nó được xây dựng để dễ sử dụng, tiết kiệm chi phí và mạnh mẽ, từ phát triển cục bộ đến sản xuất quy mô lớn.
Cơ sở dữ liệu vector
Vespa.ai
Vespa.ai là một nền tảng tìm kiếm AI hiệu suất cao để xây dựng các ứng dụng quy mô lớn. Nó hợp nhất tìm kiếm vector, tìm kiếm văn bản và xếp hạng học máy để cung cấp năng lượng cho các trường hợp sử dụng nâng cao như Sinh Tăng cường Truy xuất (RAG), công cụ đề xuất và tìm kiếm thông minh. Được thiết kế cho suy luận thời gian thực và khả năng mở rộng, nó được các công ty hàng đầu như Spotify và Perplexity tin tưởng để xử lý các bộ dữ liệu khổng lồ với độ trễ thấp.
Tìm kiếm
PostgresML
PostgresML là một tiện ích mở rộng mã nguồn mở mạnh mẽ tích hợp học máy và AI trực tiếp vào cơ sở dữ liệu PostgreSQL của bạn. Nó cho phép suy luận được tăng tốc bằng GPU, tìm kiếm vector và các quy trình RAG hoàn chỉnh bằng các lệnh SQL đơn giản, loại bỏ việc di chuyển dữ liệu và đơn giản hóa ngăn xếp MLOps cho các ứng dụng AI hiệu suất cao, có khả năng mở rộng.
MLOps
Vectra
Vectra là một SDK mã nguồn mở, cấp độ sản xuất cho Node.js và Python, được thiết kế để xây dựng, quản lý và truy vấn các đường ống tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG) nâng cao. Nó cung cấp một bộ công cụ toàn diện để phát triển các ứng dụng AI nhận biết ngữ cảnh, được tối ưu hóa cho độ trễ thấp, độ chính xác cao và khả năng mở rộng.
Rag Pipelines
Qdrant
Qdrant là một cơ sở dữ liệu vector mã nguồn mở và công cụ tìm kiếm tương tự hiệu suất cao được xây dựng bằng Rust. Nó được thiết kế để cung cấp năng lượng cho thế hệ ứng dụng AI tiếp theo bằng cách quản lý và tìm kiếm hiệu quả hàng tỷ vector đa chiều. Với các tính năng nâng cao như lọc phong phú, lưu trữ payload và các phương pháp lượng tử hóa khác nhau, Qdrant cho phép các nhà phát triển xây dựng các giải pháp có thể mở rộng và tiết kiệm chi phí cho tìm kiếm ngữ nghĩa, hệ thống đề xuất và Sinh tăng cường truy xuất (RAG).
Tìm kiếm vector
Milvus
Milvus là một cơ sở dữ liệu vector mã nguồn mở, hiệu suất cao được xây dựng cho các ứng dụng AI. Nó cho phép các nhà phát triển quản lý và tìm kiếm hàng tỷ vector đa chiều với độ trễ tối thiểu. Lý tưởng để xây dựng các hệ thống có khả năng mở rộng như sinh tăng cường truy xuất (RAG), công cụ đề xuất và tìm kiếm ngữ nghĩa, Milvus cung cấp các tùy chọn triển khai linh hoạt từ tạo mẫu cục bộ đến các cụm phân tán quy mô lớn.
Học máy
LanceDB
LanceDB là một lakehouse đa phương thức, mã nguồn mở, gốc AI được thiết kế để xây dựng và mở rộng các ứng dụng AI. Nó cung cấp một nền tảng thống nhất để lưu trữ, tìm kiếm và quản lý dữ liệu phức tạp như văn bản, hình ảnh, giọng nói và vector. Lý tưởng cho RAG, tìm kiếm ngữ nghĩa và huấn luyện mô hình, LanceDB cung cấp tìm kiếm lai cực nhanh, khả năng mở rộng lớn đến petabyte và tiết kiệm chi phí đáng kể, trở thành nền tảng mạnh mẽ cho AI cấp doanh nghiệp.
Cơ sở dữ liệu vector
XMOX
XMOX là nền tảng quản lý tác nhân AI hàng đầu, cung cấp cơ sở hạ tầng và dịch vụ cấp doanh nghiệp để triển khai, mở rộng và quản lý các tác nhân thông minh. Nó loại bỏ sự phức tạp trong vận hành, cho phép các doanh nghiệp khai thác sức mạnh của các tác nhân AI đa phương thức — bao gồm ngôn ngữ, mã và giọng nói — với tích hợp RAG nâng cao, vận hành không chạm và tự động mở rộng quy mô thông minh.
Nền tảng dưới dạng dịch vụ
Bilberrydb
Bilberrydb là một cơ sở dữ liệu vector đa phương thức cấp doanh nghiệp được thiết kế để xây dựng các ứng dụng AI tiên tiến. Nó cho phép tìm kiếm nhúng nhanh như chớp trên các loại dữ liệu đa dạng bao gồm mô hình 3D, hình ảnh, video, âm thanh, văn bản và dữ liệu dạng bảng trên một nền tảng thống nhất.
Cơ sở dữ liệu vector
AI News Hub
AI News Hub là một nền tảng toàn diện cung cấp các thông báo AI thời gian thực, các bản cập nhật blog được tuyển chọn về AI tác nhân, RAG và các công cụ sản xuất. Nền tảng này cung cấp nguồn cấp dữ liệu cá nhân hóa, khả năng đánh dấu trang và bộ sưu tập phong phú các tài nguyên học tập, bao gồm lộ trình, khóa học và video, để giữ cho các nhà phát triển và những người đam mê luôn cập nhật thông tin và kỹ năng trong bối cảnh AI đang phát triển nhanh chóng.
Aggregation
Mixpeek
Mixpeek là một kho dữ liệu đa phương thức và API dành cho nhà phát triển, dùng để xử lý, tìm kiếm và phân tích dữ liệu phi cấu trúc như video, âm thanh, hình ảnh và tài liệu. Nó đơn giản hóa quy trình AI/ML với tìm kiếm ngữ nghĩa hợp nhất, phân loại tự động và quản lý mô hình liền mạch, cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng đa phương thức mạnh mẽ.
Học máy
MyScale
MyScale là một cơ sở dữ liệu vector hiệu suất cao, kết hợp độc đáo giữa tìm kiếm vector và sức mạnh của SQL. Nó được thiết kế để xây dựng các ứng dụng AI tiên tiến như RAG, tìm kiếm ngữ nghĩa và hệ thống đề xuất, đơn giản hóa ngăn xếp công nghệ bằng cách cho phép các nhà phát triển chạy các truy vấn lai trên vector và dữ liệu có cấu trúc bằng một giao diện duy nhất, quen thuộc.
Cơ sở dữ liệu vector
Skald
Skald là một API RAG mã nguồn mở được thiết kế cho các nhà phát triển để nhanh chóng xây dựng các tác nhân AI mà không cần quản lý sự phức tạp của cơ sở hạ tầng RAG. Nó đơn giản hóa việc lưu trữ kiến thức, quản lý ngữ cảnh và tìm kiếm ngữ nghĩa, cung cấp một giải pháp mạnh mẽ để tích hợp bộ nhớ dài hạn vào các ứng dụng AI.
Giẻ rách



