Milvusは、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た、高性能で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す。
Milvus プロジェクト詳細
プロジェクト概要
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。
コア機能
1. 高性能検索アルゴリズム
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。
2. 分散型アーキテクチャ
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。
3. クラウドネイティブ設計
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。
4. 多様なデータ型サポート
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。
技術アーキテクチャ
分散システム設計
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。
- コーディネーター: 負荷分散とデータ管理を担当
- クエリノード: 読み取り集中型のワークロードを処理
- データノード: 書き込み集中型のワークロードを処理
- インデックスノード: ベクトルインデックスの構築とメンテナンス
一貫性レベル
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。
展開方法
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。
アプリケーションシナリオ
1. 検索拡張生成 (RAG)
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。
2. レコメンデーションシステム
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。
3. 画像およびビデオ検索
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。
4. 自然言語処理
テキストセマンティック検索とドキュメント検索。
クイックスタート
インストールと基本的な使用法
from pymilvus import MilvusClient
client = MilvusClient("milvus_demo.db")
client.create_collection(
collection_name="demo_collection",
dimension=768
)
他のフレームワークとの統合
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。
- LangChain: RAG アプリケーションを構築するための完全なツールチェーン
- LlamaIndex: インテリジェントデータフレームワークの統合
- Haystack: 自然言語処理パイプライン
パフォーマンスの優位性
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。
拡張性の特徴
- 水平方向への拡張をサポート
- 数十億レベルのベクトルデータを処理
- マルチテナントサポート
- 弾力性のあるアーキテクチャ設計
従来のデータベースとの違い
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。
まとめ
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。