Milvus é um banco de dados de vetores de código aberto, nativo da nuvem e de alto desempenho, construído especificamente para pesquisa de similaridade de vetores em larga escala para aplicações de IA e GenAI. Como um banco de dados de vetores de código aberto construído especificamente para aplicações GenAI, o Milvus é capaz de lidar com pesquisas de bilhões de vetores, mantendo a mínima perda de desempenho.
O Milvus suporta uma ampla gama de algoritmos de indexação/pesquisa em memória e disco, incluindo IVF, HNSW, DiskANN, etc., todos os algoritmos são profundamente otimizados. Em comparação com implementações populares como FAISS e HNSWLib, o Milvus oferece um aumento de desempenho de 30% a 70%.
O Milvus adota uma arquitetura distribuída de computação e armazenamento separados, que pode ser escalada horizontalmente e adaptada a diferentes padrões de tráfego, aumentando independentemente os nós de consulta para lidar com cargas de trabalho intensivas em leitura e aumentando os nós de dados para lidar com cargas de trabalho intensivas em escrita para obter o melhor desempenho.
Baseado em uma arquitetura de microsserviços sem estado baseada em Kubernetes, capaz de se recuperar rapidamente de falhas, garantindo alta disponibilidade.
O Milvus suporta tipos de vetores Binary, Float32, Float16 e BFloat16, atendendo às necessidades de diferentes cenários de aplicação.
O Milvus adota uma arquitetura de microsserviços, cujos principais componentes incluem:
O Milvus suporta quatro níveis de consistência de dados, incluindo consistência forte e consistência eventual.
O Milvus pode ser implantado como um banco de dados embutido, um servidor independente ou um cluster distribuído. Ao mesmo tempo, o Milvus pode ser totalmente utilizado na nuvem através do Zilliz Cloud, uma plataforma que otimiza os custos operacionais e a velocidade de pesquisa de vetores através de quatro recursos avançados: clusters lógicos, separação de dados de streaming e históricos, armazenamento em camadas, escalonamento automático e separação de quente e frio multi-inquilino.
O Milvus é ideal para construir sistemas RAG, capazes de gerenciar e pesquisar coleções de vetores em larga escala, lidando com conjuntos de dados massivos contendo bilhões de entradas.
Mecanismos de recomendação personalizados baseados na similaridade de vetores.
Suporte para pesquisa de similaridade de conteúdo multimídia.
Pesquisa semântica de texto e recuperação de documentos.
from pymilvus import MilvusClient
client = MilvusClient("milvus_demo.db")
client.create_collection(
collection_name="demo_collection",
dimension=768
)
O Milvus oferece suporte à integração com as principais estruturas de IA:
O Milvus é um banco de dados de vetores de código aberto projetado para aprimorar a pesquisa de similaridade de incorporação e suportar aplicações de IA. É uma ferramenta inovadora que democratiza a pesquisa de dados não estruturados, garantindo uma experiência de usuário unificada em diferentes ambientes de implantação.
O Milvus foi projetado desde o início como um banco de dados de vetores, oferecendo APIs mais intuitivas, uma gama mais ampla de métodos de indexação e suporte a métricas de distância, bem como potencial de consulta semelhante a SQL, destacando suas vantagens no gerenciamento e consulta de dados não estruturados.
O Milvus, como um banco de dados de vetores projetado especificamente para a era da IA, tem vantagens significativas no processamento de dados de vetores em larga escala e no suporte a aplicações complexas de IA. Sua arquitetura distribuída, algoritmos de alto desempenho e design nativo da nuvem o tornam uma escolha ideal para construir aplicações de IA modernas, especialmente em áreas como RAG, sistemas de recomendação e pesquisa de similaridade.