Milvus

Milvus é o banco de dados de vetor de código aberto mais popular do mundo, construído especificamente para a era da IA para impulsionar aplicações de próxima geração que exigem pesquisa semântica, sistemas de recomendação e geração aumentada por recuperação (RAG). À medida que os modelos de aprendizado de máquina transformam dados não estruturados como texto, imagens, áudio e vídeo em embeddings de vetor de alta dimensão, o Milvus fornece a infraestrutura especializada para armazenar bilhões desses vetores e realizar pesquisas de similaridade em escala com latência de submilissegundos. Desenvolvido pela Zilliz e de código aberto em 2019, o Milvus foi adotado por milhares de organizações em todo o mundo, desde startups de IA que constroem aplicações RAG até empresas que implementam mecanismos de recomendação de produção processando bilhões de consultas diárias.

Casos de Uso Comuns

Desenvolvedores de IA que constroem sistemas de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) usam o Milvus para armazenar embeddings de documentos e recuperar contexto relevante para grandes modelos de linguagem, permitindo chatbots e aplicações de perguntas e respostas que fornecem respostas factualmente precisas baseadas em bases de conhecimento da empresa. Plataformas de e-commerce aproveitam o Milvus para pesquisa visual de produtos e mecanismos de recomendação, permitindo que os clientes encontrem itens semelhantes fazendo upload de imagens ou navegando por sugestões personalizadas baseadas em embeddings comportamentais. Plataformas de conteúdo implementam pesquisa semântica impulsionada pelo Milvus para ajudar os usuários a descobrir artigos, vídeos ou músicas relevantes, mesmo quando as consultas de pesquisa não correspondem a palavras-chave exatas, compreendendo a intenção em vez de apenas a correspondência de texto. Equipes de segurança e detecção de fraudes usam o Milvus para identificar padrões semelhantes em embeddings de transações, detectando anomalias e ameaças potenciais ao encontrar correspondências de vizinhos mais próximos para atividades suspeitas conhecidas. Pesquisadores de descoberta de medicamentos consultam embeddings de estrutura molecular no Milvus para encontrar compostos semelhantes, acelerando a pesquisa farmacêutica ao identificar candidatos promissores entre milhões de representações moleculares.

Principais Recursos

• Pesquisa de similaridade de vetor de alto desempenho com latência de submilissegundos
• Suporte para múltiplos tipos de índice: HNSW, IVF, FLAT, SCANN, DiskANN
• Aceleração por GPU para operações de indexação e pesquisa
• Pesquisa híbrida combinando vetores densos, vetores esparsos e filtragem de metadados
• Escalabilidade horizontal com arquitetura de computação e armazenamento separada
• Suporte a multi-tenancy através de bancos de dados, coleções e partições
• Transações ACID para consistência de dados
• Esquema dinâmico com campos de metadados flexíveis
• Replicação de dados e alta disponibilidade integradas
• APIs RESTful e gRPC com clientes para Python, Java, Go, Node.js
• Consultas de viagem no tempo para acesso a dados históricos
• Interface web Attu para gerenciamento visual de banco de dados e execução de consultas
• Console MinIO para gerenciamento de armazenamento de objetos
• Suporte para bilhões de vetores com bilhões de consultas por dia

Por que

Implantar Milvus no VPS da Hostinger

A implantação do Milvus no VPS da Hostinger fornece recursos computacionais dedicados essenciais para indexação de vetores e cálculos de similaridade de alta dimensão, garantindo um desempenho consistente de consulta mesmo sob demandas pesadas de carga de trabalho de IA. Seus embeddings de vetores e metadados permanecem completamente privados em sua infraestrutura, crítico para aplicações de IA que processam dados sensíveis de usuários, documentos proprietários ou informações comerciais confidenciais que não podem ser enviados para serviços de banco de dados de vetores de terceiros. O ambiente VPS oferece memória suficiente para carregar índices de vetores na RAM, onde o Milvus alcança seu desempenho de busca mais rápido, enquanto recursos dedicados de CPU e GPU opcionais aceleram a construção de índices e o processamento de consultas. Você obtém controle total sobre a configuração do Milvus, incluindo parâmetros de índice, dimensionamento de cache e ajuste de desempenho, com a capacidade de escalar o armazenamento à medida que suas coleções de vetores crescem de milhões para bilhões de embeddings. A infraestrutura profissional suporta os requisitos de confiabilidade de aplicações de IA em produção, enquanto o acesso direto ao servidor permite arquiteturas de implantação personalizadas, como nós de consulta dedicados ou configurações de índice especializadas otimizadas para suas dimensões de embedding e padrões de busca específicos.