Milvus は、高性能、クラウドネイティブなオープンソースのベクトルデータベースであり、AI および GenAI アプリケーションの大規模なベクトル類似性検索のために構築されています。GenAI アプリケーション専用に構築されたオープンソースのベクトルデータベースとして、Milvus は数十億レベルのベクトル検索を処理し、最小限のパフォーマンス損失を維持できます。
Milvus は、IVF、HNSW、DiskANN など、幅広いメモリおよびディスクインデックス/検索アルゴリズムをサポートしており、すべてのアルゴリズムは徹底的に最適化されています。FAISS や HNSWLib などの一般的な実装と比較して、Milvus はパフォーマンスが 30% ～ 70% 向上しています。
Milvus は、計算とストレージを分離した分散型アーキテクチャを採用しており、水平方向に拡張でき、さまざまなトラフィックパターンに適応できます。クエリノードを独立して追加して読み取り集中型のワークロードを処理し、データノードを追加して書き込み集中型のワークロードを処理することで、最適なパフォーマンスを実現します。
Kubernetes ベースのステートレスマイクロサービスアーキテクチャにより、障害から迅速に回復し、高可用性を確保します。
Milvus は、Binary、Float32、Float16、BFloat16 のベクトル型をサポートし、さまざまなアプリケーションシナリオのニーズを満たします。
Milvus はマイクロサービスアーキテクチャを採用しており、主なコンポーネントは次のとおりです。
Milvus は、強一貫性と最終一貫性を含む、4 種類の一貫性レベルをサポートしています。
Milvus は、組み込みデータベース、スタンドアロンサーバー、または分散型クラスターとして展開できます。また、Milvus は Zilliz Cloud を介してクラウドで完全に利用できます。このプラットフォームは、論理クラスター、ストリーミングデータと履歴データの分離、階層型ストレージ、自動拡張、およびマルチテナントのコールド/ホット分離という 4 つの高度な機能により、運用コストとベクトル検索速度を最適化します。
Milvus は、RAG システムの構築に非常に適しており、大規模なベクトルコレクションを管理および検索し、数十億のエントリを含む大規模なデータセットを処理できます。
ベクトル類似性に基づくパーソナライズされたレコメンデーションエンジン。
マルチメディアコンテンツの類似性検索をサポートします。
テキストセマンティック検索とドキュメント検索。
from pymilvus import MilvusClient
client = MilvusClient("milvus_demo.db")
client.create_collection(
collection_name="demo_collection",
dimension=768
)
Milvus は、主要な AI フレームワークとの統合をサポートしています。
Milvus は、埋め込み類似性検索を強化し、AI アプリケーションをサポートするように設計されたオープンソースのベクトルデータベースです。これは、非構造化データ検索を民主化し、さまざまな展開環境で統一されたユーザーエクスペリエンスを保証する画期的なツールです。
Milvus は、ベクトルデータベースとしてゼロから設計されており、より直感的な API、より幅広いインデックス作成方法と距離メトリックのサポート、および SQL のようなクエリの可能性を提供し、非構造化データの管理とクエリにおける優位性を強調しています。
Milvus は、AI 時代のために特別に設計されたベクトルデータベースとして、大規模なベクトルデータの処理、複雑な AI アプリケーションのサポートにおいて顕著な利点があります。その分散型アーキテクチャ、高性能アルゴリズム、およびクラウドネイティブ設計により、特に RAG、レコメンデーションシステム、および類似性検索などの分野で、最新の AI アプリケーションを構築するための理想的な選択肢となっています。