Milvus Projekt – Detaillierte Vorstellung

Projektübersicht

Milvus ist eine hochleistungsfähige, Cloud-native Open-Source-Vektordatenbank, die speziell für die groß angelegte Vektorähnlichkeitssuche in KI- und GenAI-Anwendungen entwickelt wurde. Als Open-Source-Vektordatenbank, die speziell für GenAI-Anwendungen entwickelt wurde, kann Milvus die Suche nach Milliarden von Vektoren verarbeiten und gleichzeitig minimale Leistungseinbußen beibehalten.

Kernfunktionen

1. Hochleistungsfähige Suchalgorithmen

Milvus unterstützt eine breite Palette von In-Memory- und On-Disk-Indexierungs-/Suchalgorithmen, darunter IVF, HNSW, DiskANN usw., die alle tiefgreifend optimiert wurden. Im Vergleich zu gängigen Implementierungen wie FAISS und HNSWLib bietet Milvus eine Leistungssteigerung von 30 % bis 70 %.

2. Verteilte Architektur

Milvus verwendet eine verteilte Architektur mit getrennter Berechnung und Speicherung, die horizontal skaliert werden kann und sich an unterschiedliche Verkehrsmuster anpasst. Durch das unabhängige Hinzufügen von Abfrageknoten zur Verarbeitung leseintensiver Workloads und das Hinzufügen von Datenknoten zur Verarbeitung schreibintensiver Workloads wird eine optimale Leistung erzielt.

3. Cloud-natives Design

Basierend auf einer zustandslosen Microservices-Architektur auf Kubernetes-Basis, die sich schnell von Fehlern erholen kann und eine hohe Verfügbarkeit gewährleistet.

4. Unterstützung verschiedener Datentypen

Milvus unterstützt die Vektortypen Binary, Float32, Float16 und BFloat16, um den Anforderungen verschiedener Anwendungsszenarien gerecht zu werden.

Technische Architektur

Design des verteilten Systems

Milvus verwendet eine Microservices-Architektur, deren Hauptkomponenten Folgendes umfassen:

• Koordinator: Verantwortlich für Lastausgleich und Datenverwaltung
• Abfrageknoten: Verarbeitung leseintensiver Workloads
• Datenknoten: Verarbeitung schreibintensiver Workloads
• Indexknoten: Erstellung und Pflege von Vektorindizes

Konsistenzlevel

Milvus unterstützt vier Datenkonsistenzlevel, einschließlich starker Konsistenz und letztendlicher Konsistenz.

Bereitstellungsmethoden

Milvus kann als eingebettete Datenbank, als eigenständiger Server oder als verteilter Cluster bereitgestellt werden. Gleichzeitig kann Milvus über Zilliz Cloud vollständig in der Cloud genutzt werden. Diese Plattform optimiert die Betriebskosten und die Vektorsuchgeschwindigkeit durch vier erweiterte Funktionen: logische Cluster, Trennung von Streaming- und historischen Daten, hierarchische Speicherung, automatische Skalierung und mandantenfähige Trennung von heißen und kalten Daten.

Anwendungsbereiche

1. Retrieval Augmented Generation (RAG)

Milvus eignet sich hervorragend für den Aufbau von RAG-Systemen und kann große Vektorsammlungen verwalten und durchsuchen, wobei große Datensätze mit Milliarden von Einträgen verarbeitet werden können.

2. Empfehlungssysteme

Personalisierte Empfehlungs-Engines basierend auf Vektorähnlichkeit.

3. Bild- und Videosuche

Unterstützung der Ähnlichkeitssuche von Multimedia-Inhalten.

4. Verarbeitung natürlicher Sprache

Textsemantische Suche und Dokumentenabruf.

Schnellstart

Installation und grundlegende Verwendung

from pymilvus import MilvusClient


client = MilvusClient("milvus_demo.db")


client.create_collection(
    collection_name="demo_collection",
    dimension=768  
)

Integration mit anderen Frameworks

Milvus bietet Integrationsunterstützung für gängige KI-Frameworks:

• LangChain: Vollständige Toolchain zum Aufbau von RAG-Anwendungen
• LlamaIndex: Integration intelligenter Daten-Frameworks
• Haystack: Pipeline zur Verarbeitung natürlicher Sprache

Leistungsvorteile

Milvus ist eine Open-Source-Vektordatenbank, die die Ähnlichkeitssuche von Einbettungen verbessern und KI-Anwendungen unterstützen soll. Es ist ein bahnbrechendes Tool, das die Suche nach unstrukturierten Daten demokratisiert und eine einheitliche Benutzererfahrung über verschiedene Bereitstellungsumgebungen hinweg gewährleistet.

Skalierbarkeitsmerkmale

• Unterstützung der horizontalen Skalierung
• Verarbeitung von Vektordaten im Milliardenbereich
• Mandantenfähigkeit
• Elastisches Architekturdesign

Unterschiede zu traditionellen Datenbanken

Milvus wurde von Grund auf als Vektordatenbank konzipiert und bietet intuitivere APIs, eine größere Auswahl an Indexierungsmethoden und Unterstützung für Distanzmetriken sowie SQL-ähnliche Abfragemöglichkeiten, was seine Vorteile bei der Verwaltung und Abfrage unstrukturierter Daten hervorhebt.

Zusammenfassung

Milvus ist eine Vektordatenbank, die speziell für das KI-Zeitalter entwickelt wurde und erhebliche Vorteile bei der Verarbeitung großer Vektordatenmengen und der Unterstützung komplexer KI-Anwendungen bietet. Seine verteilte Architektur, seine hochleistungsfähigen Algorithmen und sein Cloud-natives Design machen es zu einer idealen Wahl für den Aufbau moderner KI-Anwendungen, insbesondere in Bereichen wie RAG, Empfehlungssystemen und Ähnlichkeitssuche.