火山 Milvus Vector Lakebase 正式公测：On-Demand 形态 + External Collection 直连湖仓 Parquet

火山引擎基于 Milvus 向量数据库能力引入湖原生存储与弹性计算架构，正式发布 Milvus Vector Lakebase，让同一份语义数据同时服务在线检索、交互式探索与批量分析。本次公测重点开放 On-Demand 形态：数据存在湖上，查询或分析时再调用计算资源，任务结束后释放；Query 计算节点按需启动，面向冷数据检索、周期性回归、离线语义挖掘等低频大规模任务，减少长期保留专用查询资源的空转。数据覆盖侧基于 Milvus 3.0 的 External Collection 能力，提供 Managed Collection（数据托管在火山 Milvus 实例内）与 External Collection（直接关联对象存储中的湖仓文件、就地建索引、不搬数据）两种选项，支持关联火山 TOS 对象存储中的 Parquet 文件原地引用并建索引。产品形态现分为三种：Dedicated（持续在线、高并发、低延迟核心业务）、Serverless（轻量接入与弹性验证）、On-Demand（大规模、低频、阶段性语义检索与分析）。公测阶段客户需先联系火山引擎客户经理申请开通，典型路径为：准备数据源（路径/格式/schema/向量字段/主键字段）→ 在控制台集成中心完成存储集成、IAM 授权与网络连通配置 → 创建 External Collection 并配置字段与 schema 映射 → 创建实例下 Query 集群并配置弹性规则 → 触发数据 refresh → 通过统一 endpoint 按需发起查询，任务结束或空闲后释放计算资源。官方列出的典型场景包括自动驾驶 Corner Case 挖掘、企业历史知识库冷数据召回、大规模训练数据治理（相似去重、聚类、质量分层、样本筛选）、AI 产品质量分析。