Milvus

Milvus adalah open-source vector database paling populer di dunia, yang dirancang khusus untuk era AI guna mendukung aplikasi generasi berikutnya yang membutuhkan semantic search, sistem rekomendasi, dan retrieval-augmented generation (RAG). Seiring model machine learning mengubah data tidak terstruktur seperti teks, gambar, audio, dan video menjadi high-dimensional vector embeddings, Milvus menyediakan infrastruktur khusus untuk menyimpan miliaran vektor ini dan melakukan pencarian kemiripan dalam skala besar dengan latency sub-milidetik. Dikembangkan oleh Zilliz dan di-open-source-kan pada tahun 2019, Milvus telah diadopsi oleh ribuan organisasi di seluruh dunia, mulai dari startup AI yang membangun aplikasi RAG hingga perusahaan yang menerapkan production recommendation engines yang memproses miliaran kueri setiap hari.

Kasus Penggunaan Umum

Developer AI yang membangun sistem Retrieval-Augmented Generation (RAG) menggunakan Milvus untuk menyimpan document embeddings dan mengambil konteks yang relevan untuk large language models, memungkinkan chatbot dan aplikasi tanya jawab yang memberikan respons akurat secara faktual berdasarkan basis pengetahuan perusahaan. Platform e-commerce memanfaatkan Milvus untuk visual product search dan recommendation engines, memungkinkan pelanggan menemukan item serupa dengan mengunggah gambar atau menelusuri saran yang dipersonalisasi berdasarkan behavioral embeddings. Platform konten menerapkan semantic search yang didukung oleh Milvus untuk membantu pengguna menemukan artikel, video, atau musik yang relevan bahkan ketika kueri pencarian tidak cocok dengan kata kunci yang tepat, memahami maksud daripada hanya pencocokan teks. Tim keamanan dan deteksi penipuan menggunakan Milvus untuk mengidentifikasi pola serupa dalam transaction embeddings, mendeteksi anomali dan potensi ancaman dengan menemukan nearest-neighbor matches ke aktivitas mencurigakan yang diketahui. Peneliti penemuan obat mengkueri molecular structure embeddings di Milvus untuk menemukan senyawa serupa, mempercepat penelitian farmasi dengan mengidentifikasi kandidat yang menjanjikan dari jutaan representasi molekuler.

Fitur Utama

• Pencarian kemiripan vektor berperforma tinggi dengan latency sub-milidetik
• Dukungan untuk berbagai jenis indeks: HNSW, IVF, FLAT, SCANN, DiskANN
• Akselerasi GPU untuk operasi pengindeksan dan pencarian
• Hybrid search yang menggabungkan dense vectors, sparse vectors, dan metadata filtering
• Skalabilitas horizontal dengan arsitektur compute dan storage yang terpisah
• Dukungan multi-tenancy melalui databases, collections, dan partitions
• ACID transactions untuk konsistensi data
• Dynamic schema dengan metadata fields yang fleksibel
• Replikasi data bawaan dan high availability
• API RESTful dan gRPC dengan klien untuk Python, Java, Go, Node.js
• Time travel queries untuk akses data historis
• Attu web UI untuk manajemen database visual dan eksekusi kueri
• MinIO console untuk manajemen object storage
• Dukungan untuk miliaran vektor dengan miliaran kueri per hari

Mengapa

Men-deploy Milvus di Hostinger VPS

Men-deploy Milvus di Hostinger VPS menyediakan sumber daya komputasi khusus yang penting untuk pengindeksan vektor dan perhitungan kemiripan dimensi tinggi, memastikan performa kueri yang konsisten bahkan di bawah beban kerja AI yang berat. Embedding vektor dan metadata Anda tetap sepenuhnya privat di infrastruktur Anda, penting untuk aplikasi AI yang memproses data pengguna sensitif, dokumen kepemilikan, atau informasi bisnis rahasia yang tidak dapat dikirim ke layanan database vektor pihak ketiga. Lingkungan VPS menyediakan memori yang cukup untuk memuat indeks vektor ke dalam RAM tempat Milvus mencapai performa pencarian tercepatnya, sementara CPU khusus dan sumber daya GPU opsional mempercepat pembangunan indeks dan pemrosesan kueri. Anda mendapatkan kontrol penuh atas konfigurasi Milvus termasuk parameter indeks, ukuran cache, dan penyetelan performa, dengan kemampuan untuk menskalakan penyimpanan seiring koleksi vektor Anda tumbuh dari jutaan menjadi miliaran embedding. Infrastruktur profesional mendukung persyaratan keandalan aplikasi AI produksi, sementara akses server langsung memungkinkan arsitektur deployment kustom seperti node kueri khusus atau konfigurasi indeks khusus yang dioptimalkan untuk dimensi embedding dan pola pencarian spesifik Anda.