Milvus는 고성능, 클라우드 네이티브 오픈 소스 벡터 데이터베이스로, AI 및 GenAI 애플리케이션의 대규모 벡터 유사성 검색을 위해 구축되었습니다. GenAI 애플리케이션을 위해 특별히 구축된 오픈 소스 벡터 데이터베이스로서, Milvus는 수십억 규모의 벡터 검색을 처리하면서 최소한의 성능 손실을 유지할 수 있습니다.
Milvus는 IVF, HNSW, DiskANN 등 광범위한 메모리 및 디스크 인덱스/검색 알고리즘을 지원하며, 모든 알고리즘은 심층적으로 최적화되었습니다. FAISS 및 HNSWLib와 같은 인기 있는 구현과 비교하여 Milvus는 30%-70%의 성능 향상을 제공합니다.
Milvus는 컴퓨팅과 스토리지를 분리하는 분산 아키텍처를 채택하여 수평적으로 확장하고 다양한 트래픽 패턴에 적응할 수 있습니다. 독립적으로 쿼리 노드를 추가하여 읽기 집약적 워크로드를 처리하고, 데이터 노드를 추가하여 쓰기 집약적 워크로드를 처리함으로써 최적의 성능을 달성합니다.
Kubernetes 기반의 무상태 마이크로서비스 아키텍처로, 장애로부터 빠르게 복구하여 높은 가용성을 보장합니다.
Milvus는 Binary, Float32, Float16 및 BFloat16 벡터 유형을 지원하여 다양한 애플리케이션 시나리오의 요구 사항을 충족합니다.
Milvus는 마이크로서비스 아키텍처를 채택하며, 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.
Milvus는 강력한 일관성 및 최종 일관성을 포함한 네 가지 데이터 일관성 수준을 지원합니다.
Milvus는 임베디드 데이터베이스, 독립 서버 또는 분산 클러스터로 배포할 수 있습니다. 또한 Milvus는 Zilliz Cloud를 통해 클라우드에서 완전히 사용할 수 있으며, 이 플랫폼은 논리적 클러스터, 스트리밍 및 히스토리 데이터 분리, 계층형 스토리지, 자동 확장 및 다중 테넌트 콜드/핫 분리와 같은 네 가지 고급 기능을 통해 운영 비용과 벡터 검색 속도를 최적화합니다.
Milvus는 RAG 시스템을 구축하는 데 매우 적합하며, 대규모 벡터 컬렉션을 관리하고 검색할 수 있으며, 수십억 개의 항목을 포함하는 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있습니다.
벡터 유사성을 기반으로 한 개인화된 추천 엔진.
멀티미디어 콘텐츠의 유사성 검색 지원.
텍스트 의미 검색 및 문서 검색.
from pymilvus import MilvusClient
client = MilvusClient("milvus_demo.db")
client.create_collection(
collection_name="demo_collection",
dimension=768
)
Milvus는 주요 AI 프레임워크와의 통합을 지원합니다.
Milvus는 임베딩 유사성 검색을 강화하고 AI 애플리케이션을 지원하도록 설계된 오픈 소스 벡터 데이터베이스입니다. 비정형 데이터 검색을 민주화하고 다양한 배포 환경에서 통일된 사용자 경험을 보장하는 획기적인 도구입니다.
Milvus는 벡터 데이터베이스로 처음부터 설계되어 보다 직관적인 API, 광범위한 인덱싱 방법 및 거리 메트릭 지원, SQL과 유사한 쿼리 잠재력을 제공하여 비정형 데이터 관리 및 쿼리 측면에서 강점을 강조합니다.
Milvus는 AI 시대를 위해 특별히 설계된 벡터 데이터베이스로서, 대규모 벡터 데이터 처리, 복잡한 AI 애플리케이션 지원 측면에서 상당한 이점을 제공합니다. 분산 아키텍처, 고성능 알고리즘 및 클라우드 네이티브 설계는 RAG, 추천 시스템 및 유사성 검색과 같은 분야에서 특히 두드러지게 나타나 현대 AI 애플리케이션을 구축하는 데 이상적인 선택입니다.