Milvus

Milvus es la base de datos vectorial de código abierto más popular del mundo, diseñada específicamente para la era de la IA para potenciar aplicaciones de próxima generación que requieren búsqueda semántica, sistemas de recomendación y generación aumentada por recuperación (RAG). A medida que los modelos de aprendizaje automático transforman datos no estructurados como texto, imágenes, audio y video en incrustaciones vectoriales de alta dimensión, Milvus proporciona la infraestructura especializada para almacenar miles de millones de estos vectores y realizar búsquedas de similitud a escala con una latencia de sub-milisegundos. Desarrollado por Zilliz y de código abierto en 2019, Milvus ha sido adoptado por miles de organizaciones en todo el mundo, desde startups de IA que construyen aplicaciones RAG hasta empresas que implementan motores de recomendación en producción que procesan miles de millones de consultas diarias.

Casos de Uso Comunes

Los desarrolladores de IA que construyen sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) utilizan Milvus para almacenar incrustaciones de documentos y recuperar contexto relevante para grandes modelos de lenguaje, lo que permite chatbots y aplicaciones de preguntas y respuestas que proporcionan respuestas fidedignas basadas en las bases de conocimiento de la empresa. Las plataformas de comercio electrónico aprovechan Milvus para la búsqueda visual de productos y motores de recomendación, permitiendo a los clientes encontrar artículos similares subiendo imágenes o navegando por sugerencias personalizadas basadas en incrustaciones de comportamiento. Las plataformas de contenido implementan la búsqueda semántica impulsada por Milvus para ayudar a los usuarios a descubrir artículos, videos o música relevantes, incluso cuando las consultas de búsqueda no coinciden con palabras clave exactas, comprendiendo la intención en lugar de solo la coincidencia de texto. Los equipos de seguridad y detección de fraude utilizan Milvus para identificar patrones similares en las incrustaciones de transacciones, detectando anomalías y posibles amenazas al encontrar coincidencias de vecinos más cercanos con actividades sospechosas conocidas. Los investigadores de descubrimiento de fármacos consultan incrustaciones de estructuras moleculares en Milvus para encontrar compuestos similares, acelerando la investigación farmacéutica al identificar candidatos prometedores entre millones de representaciones moleculares.

Características Clave

• Búsqueda de similitud vectorial de alto rendimiento con latencia de sub-milisegundos
• Soporte para múltiples tipos de índices: HNSW, IVF, FLAT, SCANN, DiskANN
• Aceleración por GPU para operaciones de indexación y búsqueda
• Búsqueda híbrida que combina vectores densos, vectores dispersos y filtrado de metadatos
• Escalabilidad horizontal con arquitectura de cómputo y almacenamiento separados
• Soporte multi-inquilino a través de bases de datos, colecciones y particiones
• Transacciones ACID para consistencia de datos
• Esquema dinámico con campos de metadatos flexibles
• Replicación de datos y alta disponibilidad integradas
• APIs RESTful y gRPC con clientes para Python, Java, Go, Node.js
• Consultas de viaje en el tiempo para acceso a datos históricos
• Interfaz de usuario web Attu para gestión visual de bases de datos y ejecución de consultas
• Consola MinIO para gestión de almacenamiento de objetos
• Soporte para miles de millones de vectores con miles de millones de consultas por día

¿Por qué

desplegar Milvus en un VPS de Hostinger

Desplegar Milvus en un VPS de Hostinger proporciona recursos computacionales dedicados, esenciales para la indexación de vectores y cálculos de similitud de alta dimensión, asegurando un rendimiento de consulta consistente incluso bajo demandas de carga de trabajo de IA pesadas. Tus embeddings vectoriales y metadatos permanecen completamente privados en tu infraestructura, lo cual es crítico para aplicaciones de IA que procesan datos de usuario sensibles, documentos propietarios o información comercial confidencial que no puede ser enviada a servicios de bases de datos vectoriales de terceros. El entorno VPS ofrece suficiente memoria para cargar índices vectoriales en la RAM, donde Milvus logra su rendimiento de búsqueda más rápido, mientras que los recursos dedicados de CPU y GPU opcionales aceleran la construcción de índices y el procesamiento de consultas. Obtenés control total sobre la configuración de Milvus, incluyendo parámetros de índice, tamaño de caché y ajuste de rendimiento, con la capacidad de escalar el almacenamiento a medida que tus colecciones de vectores crecen de millones a miles de millones de embeddings. La infraestructura profesional soporta los requisitos de fiabilidad de las aplicaciones de IA en producción, mientras que el acceso directo al servidor permite arquitecturas de despliegue personalizadas, como nodos de consulta dedicados o configuraciones de índice especializadas optimizadas para tus dimensiones de embedding y patrones de búsqueda específicos.