Milvus

Milvus ist die weltweit beliebteste Open-Source-Vektordatenbank, die speziell für das KI-Zeitalter entwickelt wurde, um Anwendungen der nächsten Generation zu betreiben, die semantische Suche, Empfehlungssysteme und Retrieval-Augmented Generation (RAG) erfordern. Da Maschinenlernmodelle unstrukturierte Daten wie Text, Bilder, Audio und Video in hochdimensionale Vektoreinbettungen umwandeln, bietet Milvus die spezialisierte Infrastruktur, um Milliarden dieser Vektoren zu speichern und Ähnlichkeitssuchen in großem Maßstab mit Latenzzeiten im Sub-Millisekundenbereich durchzuführen. Entwickelt von Zilliz und 2019 als Open Source veröffentlicht, wurde Milvus von Tausenden von Organisationen weltweit übernommen, von KI-Startups, die RAG-Anwendungen entwickeln, bis hin zu Unternehmen, die Produktions-Empfehlungs-Engines einsetzen, die Milliarden täglicher Abfragen verarbeiten.

Häufige Anwendungsfälle

KI-Entwickler, die Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systeme entwickeln, nutzen Milvus, um Dokumenteneinbettungen zu speichern und relevante Kontexte für große Sprachmodelle abzurufen, wodurch Chatbots und Frage-Antwort-Anwendungen ermöglicht werden, die faktisch genaue Antworten liefern, die auf Unternehmenswissensdatenbanken basieren. E-Commerce-Plattformen nutzen Milvus für die visuelle Produktsuche und Empfehlungs-Engines, wodurch Kunden ähnliche Artikel finden können, indem sie Bilder hochladen oder personalisierte Vorschläge basierend auf Verhaltenseinbettungen durchsuchen. Content-Plattformen implementieren eine semantische Suche, die von Milvus unterstützt wird, um Nutzern zu helfen, relevante Artikel, Videos oder Musik zu entdecken, selbst wenn Suchanfragen nicht exakt mit Schlüsselwörtern übereinstimmen, wobei die Absicht und nicht nur der Textabgleich verstanden wird. Sicherheits- und Betrugserkennungsteams nutzen Milvus, um ähnliche Muster in Transaktionseinbettungen zu identifizieren und Anomalien sowie potenzielle Bedrohungen zu erkennen, indem sie Nächste-Nachbarn-Übereinstimmungen mit bekannten verdächtigen Aktivitäten finden. Arzneimittelforscher fragen Molekularstruktureinbettungen in Milvus ab, um ähnliche Verbindungen zu finden, was die pharmazeutische Forschung beschleunigt, indem vielversprechende Kandidaten aus Millionen von Molekulardarstellungen identifiziert werden.

Hauptmerkmale

• Hochleistungs-Vektorähnlichkeitssuche mit Latenzzeiten im Sub-Millisekundenbereich
• Unterstützung für mehrere Indextypen: HNSW, IVF, FLAT, SCANN, DiskANN
• GPU-Beschleunigung für Indizierungs- und Suchvorgänge
• Hybridsuche, die dichte Vektoren, dünnbesetzte Vektoren und Metadatenfilterung kombiniert
• Horizontale Skalierbarkeit mit getrennter Compute- und Speicherarchitektur
• Mandantenfähigkeit durch Datenbanken, Sammlungen und Partitionen
• ACID-Transaktionen für Datenkonsistenz
• Dynamisches Schema mit flexiblen Metadatenfeldern
• Integrierte Datenreplikation und hohe Verfügbarkeit
• RESTful- und gRPC-APIs mit Clients für Python, Java, Go, Node.js
• Zeitreiseabfragen für den Zugriff auf historische Daten
• Attu Web-Benutzeroberfläche für die visuelle Datenbankverwaltung und Abfrageausführung
• MinIO-Konsole für die Objektspeicherverwaltung
• Unterstützung für Milliarden von Vektoren mit Milliarden von Abfragen pro Tag

Warum

Milvus auf Hostinger VPS bereitstellen

Die Bereitstellung von Milvus auf Hostinger VPS bietet dedizierte Rechenressourcen, die für die Vektorindizierung und hochdimensionale Ähnlichkeitsberechnungen unerlässlich sind, und gewährleistet eine konsistente Abfrageleistung selbst bei hohen Anforderungen an die KI-Arbeitslast. Ihre Vektor-Embeddings und Metadaten bleiben auf Ihrer Infrastruktur vollständig privat, was für KI-Anwendungen, die sensible Benutzerdaten, proprietäre Dokumente oder vertrauliche Geschäftsinformationen verarbeiten, die nicht an Vektordatenbankdienste Dritter gesendet werden können, entscheidend ist. Die VPS-Umgebung liefert ausreichend Arbeitsspeicher, um Vektorindizes in den RAM zu laden, wo Milvus seine schnellste Suchleistung erzielt, während dedizierte CPU- und optionale GPU-Ressourcen den Indexaufbau und die Abfrageverarbeitung beschleunigen. Sie erhalten die volle Kontrolle über die Milvus-Konfiguration, einschließlich Indexparametern, Cache-Größe und Leistungsoptimierung, mit der Möglichkeit, den Speicher zu skalieren, wenn Ihre Vektorsammlungen von Millionen auf Milliarden von Embeddings anwachsen. Die professionelle Infrastruktur unterstützt die Zuverlässigkeitsanforderungen von KI-Anwendungen in der Produktion, während der direkte Serverzugriff benutzerdefinierte Bereitstellungsarchitekturen wie dedizierte Abfrageknoten oder spezialisierte Indexkonfigurationen ermöglicht, die für Ihre spezifischen Embedding-Dimensionen und Suchmuster optimiert sind.