Milvus

Milvus es la base de datos vectorial de código abierto más popular del mundo, diseñada específicamente para la era de la IA para impulsar 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 vídeo 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) usan 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 bases de conocimiento de la empresa. Las plataformas de comercio electrónico aprovechan Milvus para la búsqueda visual de productos y los 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, vídeos 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 usan 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 índice: 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 computación y almacenamiento separada
• Soporte multi-inquilino a través de bases de datos, colecciones y particiones
• Transacciones ACID para la consistencia de los datos
• Esquema dinámico con campos de metadatos flexibles
• Replicación de datos integrada y alta disponibilidad
• 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 la gestión visual de bases de datos y la ejecución de consultas
• Consola MinIO para la gestión de almacenamiento de objetos
• Soporte para miles de millones de vectores con miles de millones de consultas al día

Por qué

Desplegar Milvus en Hostinger VPS

Desplegar Milvus en Hostinger VPS proporciona recursos computacionales dedicados esenciales para la indexación de vectores y los cálculos de similitud de alta dimensión, asegurando un rendimiento de consulta consistente incluso bajo demandas de carga de trabajo de IA pesadas. Tus incrustaciones vectoriales y metadatos permanecen completamente privados en tu infraestructura, algo crítico para las aplicaciones de IA que procesan datos de usuario sensibles, documentos propietarios o información comercial confidencial que no puede enviarse 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. Obtienes 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 incrustaciones. 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 incrustación específicas y patrones de búsqueda.