Milvus

Milvus est la base de données vectorielle open source la plus populaire au monde, conçue pour l'ère de l'IA afin d'alimenter les applications de nouvelle génération nécessitant la recherche sémantique, les systèmes de recommandation et la génération augmentée par récupération (RAG). Alors que les modèles d'apprentissage automatique transforment les données non structurées comme le texte, les images, l'audio et la vidéo en embeddings vectoriels de haute dimension, Milvus fournit l'infrastructure spécialisée pour stocker des milliards de ces vecteurs et effectuer des recherches de similarité à grande échelle avec une latence inférieure à la milliseconde. Développé par Zilliz et rendu open source en 2019, Milvus a été adopté par des milliers d'organisations dans le monde entier, des startups d'IA développant des applications RAG aux entreprises déployant des moteurs de recommandation en production traitant des milliards de requêtes quotidiennes.

Cas d'utilisation courants

Les développeurs d'IA qui créent des systèmes de génération augmentée par récupération (RAG) utilisent Milvus pour stocker les embeddings de documents et récupérer le contexte pertinent pour les grands modèles linguistiques, ce qui permet aux chatbots et aux applications de questions-réponses de fournir des réponses factuellement exactes basées sur les bases de connaissances de l'entreprise. Les plateformes de commerce électronique exploitent Milvus pour la recherche visuelle de produits et les moteurs de recommandation, permettant aux clients de trouver des articles similaires en téléchargeant des images ou en parcourant des suggestions personnalisées basées sur des embeddings comportementaux. Les plateformes de contenu mettent en œuvre la recherche sémantique alimentée par Milvus pour aider les utilisateurs à découvrir des articles, des vidéos ou de la musique pertinents, même lorsque les requêtes de recherche ne correspondent pas à des mots-clés exacts, en comprenant l'intention plutôt que la simple correspondance de texte. Les équipes de sécurité et de détection des fraudes utilisent Milvus pour identifier des modèles similaires dans les embeddings de transactions, détectant les anomalies et les menaces potentielles en trouvant les correspondances de plus proche voisin avec des activités suspectes connues. Les chercheurs en découverte de médicaments interrogent les embeddings de structures moléculaires dans Milvus pour trouver des composés similaires, accélérant la recherche pharmaceutique en identifiant des candidats prometteurs parmi des millions de représentations moléculaires.

Fonctionnalités clés

• Recherche de similarité vectorielle haute performance avec une latence inférieure à la milliseconde
• Prise en charge de plusieurs types d'index : HNSW, IVF, FLAT, SCANN, DiskANN
• Accélération GPU pour les opérations d'indexation et de recherche
• Recherche hybride combinant vecteurs denses, vecteurs creux et filtrage de métadonnées
• Scalabilité horizontale avec architecture de calcul et de stockage séparée
• Prise en charge de la multi-location via les bases de données, les collections et les partitions
• Transactions ACID pour la cohérence des données
• Schéma dynamique avec des champs de métadonnées flexibles
• Réplication des données et haute disponibilité intégrées
• API RESTful et gRPC avec des clients pour Python, Java, Go, Node.js
• Requêtes de voyage dans le temps pour l'accès aux données historiques
• Interface utilisateur web Attu pour la gestion visuelle de la base de données et l'exécution des requêtes
• Console MinIO pour la gestion du stockage d'objets
• Prise en charge de milliards de vecteurs avec des milliards de requêtes par jour

Pourquoi

Déployer Milvus sur Hostinger VPS

Le déploiement de Milvus sur un VPS Hostinger fournit des ressources de calcul dédiées, essentielles pour l'indexation vectorielle et les calculs de similarité en haute dimension, assurant une performance de requête constante même sous des charges de travail d'IA intenses. Vos embeddings vectoriels et métadonnées restent entièrement privés sur votre infrastructure, ce qui est essentiel pour les applications d'IA traitant des données utilisateur sensibles, des documents propriétaires ou des informations commerciales confidentielles qui ne peuvent pas être envoyées à des services de bases de données vectorielles tiers. L'environnement VPS offre une mémoire suffisante pour charger les index vectoriels en RAM où Milvus atteint ses performances de recherche les plus rapides, tandis que les ressources CPU dédiées et GPU optionnelles accélèrent la construction d'index et le traitement des requêtes. Vous obtenez un contrôle total sur la configuration de Milvus, y compris les paramètres d'index, la taille du cache et l'optimisation des performances, avec la possibilité de faire évoluer le stockage à mesure que vos collections de vecteurs passent de millions à des milliards d'embeddings. L'infrastructure professionnelle prend en charge les exigences de fiabilité des applications d'IA en production, tandis que l'accès direct au serveur permet des architectures de déploiement personnalisées telles que des nœuds de requête dédiés ou des configurations d'index spécialisées optimisées pour vos dimensions d'embedding spécifiques et vos modèles de recherche.