Présentation détaillée du projet Milvus

Aperçu du projet

Milvus est une base de données vectorielle open source, haute performance et native du cloud, spécialement conçue pour la recherche de similarité vectorielle à grande échelle dans les applications d'IA et de GenAI. En tant que base de données vectorielle open source construite spécifiquement pour les applications GenAI, Milvus est capable de gérer des recherches vectorielles à l'échelle de milliards et de maintenir une perte de performance minimale.

Caractéristiques principales

1. Algorithmes de recherche haute performance

Milvus prend en charge une large gamme d'algorithmes d'indexation/recherche en mémoire et sur disque, notamment IVF, HNSW, DiskANN, etc. Tous les algorithmes sont profondément optimisés. Par rapport aux implémentations populaires telles que FAISS et HNSWLib, Milvus offre une amélioration des performances de 30 à 70 %.

2. Architecture distribuée

Milvus adopte une architecture distribuée de calcul et de stockage séparés, qui peut être mise à l'échelle horizontalement et s'adapter à différents modèles de trafic. Des performances optimales sont obtenues en ajoutant indépendamment des nœuds de requête pour gérer les charges de travail à forte intensité de lecture et en ajoutant des nœuds de données pour gérer les charges de travail à forte intensité d'écriture.

3. Conception native du cloud

Basée sur une architecture de microservices sans état Kubernetes, elle peut se remettre rapidement des pannes, assurant une haute disponibilité.

4. Prise en charge de plusieurs types de données

Milvus prend en charge les types de vecteurs Binary, Float32, Float16 et BFloat16, répondant aux besoins de différents scénarios d'application.

Architecture technique

Conception du système distribué

Milvus adopte une architecture de microservices, dont les principaux composants sont :

• Coordinateur : responsable de l'équilibrage de charge et de la gestion des données
• Nœuds de requête : gèrent les charges de travail à forte intensité de lecture
• Nœuds de données : gèrent les charges de travail à forte intensité d'écriture
• Nœuds d'index : construisent et maintiennent les index vectoriels

Niveau de cohérence

Milvus prend en charge quatre niveaux de cohérence des données, y compris la cohérence forte et la cohérence éventuelle.

Méthodes de déploiement

Milvus peut être déployé en tant que base de données embarquée, serveur autonome ou cluster distribué. De plus, Milvus peut être entièrement utilisé dans le cloud via Zilliz Cloud, une plateforme qui optimise les coûts d'exploitation et la vitesse de recherche vectorielle grâce à quatre fonctionnalités avancées : clusters logiques, séparation des données de flux et des données historiques, stockage hiérarchique, mise à l'échelle automatique et séparation chaude/froide multi-tenant.

Scénarios d'application

1. Génération augmentée par la récupération (RAG)

Milvus est idéal pour la construction de systèmes RAG, capable de gérer et de rechercher des collections de vecteurs à grande échelle, en traitant des ensembles de données massifs contenant des milliards d'entrées.

2. Systèmes de recommandation

Moteurs de recommandation personnalisés basés sur la similarité vectorielle.

3. Recherche d'images et de vidéos

Prise en charge de la recherche de similarité de contenu multimédia.

4. Traitement du langage naturel

Recherche sémantique de texte et récupération de documents.

Démarrage rapide

Installation et utilisation de base

from pymilvus import MilvusClient


client = MilvusClient("milvus_demo.db")


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

Intégration avec d'autres frameworks

Milvus offre une prise en charge de l'intégration avec les principaux frameworks d'IA :

• LangChain : chaîne d'outils complète pour la construction d'applications RAG
• LlamaIndex : intégration du framework de données intelligent
• Haystack : pipeline de traitement du langage naturel

Avantages en termes de performances

Milvus est une base de données vectorielle open source conçue pour améliorer la recherche de similarité d'intégration et prendre en charge les applications d'IA. C'est un outil révolutionnaire qui démocratise la recherche de données non structurées, assurant une expérience utilisateur unifiée dans différents environnements de déploiement.

Caractéristiques d'extensibilité

• Prise en charge de la mise à l'échelle horizontale
• Traitement de données vectorielles à l'échelle de milliards
• Prise en charge multi-tenant
• Conception d'architecture élastique

Différences avec les bases de données traditionnelles

Milvus a été conçu dès le départ comme une base de données vectorielle, offrant des API plus intuitives, une gamme plus large de méthodes d'indexation et de prise en charge des mesures de distance, ainsi qu'un potentiel de requête de type SQL, soulignant ses avantages dans la gestion et l'interrogation de données non structurées.

Conclusion

Milvus, en tant que base de données vectorielle spécialement conçue pour l'ère de l'IA, présente des avantages significatifs dans le traitement de données vectorielles à grande échelle et la prise en charge d'applications d'IA complexes. Son architecture distribuée, ses algorithmes haute performance et sa conception native du cloud en font un choix idéal pour la construction d'applications d'IA modernes, en particulier dans les domaines de RAG, des systèmes de recommandation et de la recherche de similarité.