Milvus

Milvus दुनिया का सबसे लोकप्रिय ओपन-सोर्स वेक्टर डेटाबेस है, जिसे AI युग के लिए विशेष रूप से निर्मित किया गया है ताकि अगली पीढ़ी के एप्लिकेशन को शक्ति प्रदान की जा सके, जिन्हें सिमेंटिक सर्च, रिकमेंडेशन सिस्टम और रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) की आवश्यकता होती है। जैसे-जैसे मशीन लर्निंग मॉडल टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो और वीडियो जैसे असंरचित डेटा को उच्च-आयामी वेक्टर एम्बेडिंग में बदलते हैं, Milvus इन अरबों वेक्टर को स्टोर करने और सब-मिलीसेकंड लेटेंसी के साथ बड़े पैमाने पर समानता खोज करने के लिए विशेष इंफ्रास्ट्रक्चर प्रदान करता है। Zilliz द्वारा विकसित और 2019 में ओपन-सोर्स किया गया, Milvus को दुनिया भर के हजारों संगठनों ने अपनाया है, AI स्टार्टअप्स से लेकर जो RAG एप्लिकेशन बना रहे हैं, उन उद्यमों तक जो प्रतिदिन अरबों क्वेरी को प्रोसेस करने वाले प्रोडक्शन रिकमेंडेशन इंजन तैनात कर रहे हैं।

सामान्य उपयोग के मामले

रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) सिस्टम बनाने वाले AI डेवलपर Milvus का उपयोग डॉक्यूमेंट एम्बेडिंग को स्टोर करने और बड़े भाषा मॉडल के लिए प्रासंगिक संदर्भ प्राप्त करने के लिए करते हैं, जिससे चैटबॉट और प्रश्न-उत्तर एप्लिकेशन सक्षम होते हैं जो कंपनी के नॉलेज बेस पर आधारित तथ्यात्मक रूप से सटीक प्रतिक्रियाएं प्रदान करते हैं। ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म विज़ुअल प्रोडक्ट सर्च और रिकमेंडेशन इंजन के लिए Milvus का लाभ उठाते हैं, जिससे ग्राहक इमेज अपलोड करके या व्यवहारिक एम्बेडिंग के आधार पर व्यक्तिगत सुझाव ब्राउज़ करके समान आइटम ढूंढ सकते हैं। कंटेंट प्लेटफॉर्म Milvus द्वारा संचालित सिमेंटिक सर्च को लागू करते हैं ताकि उपयोगकर्ता प्रासंगिक लेख, वीडियो या संगीत खोज सकें, भले ही सर्च क्वेरी सटीक कीवर्ड से मेल न खाए, केवल टेक्स्ट मैचिंग के बजाय इरादे को समझना। सुरक्षा और धोखाधड़ी का पता लगाने वाली टीमें Milvus का उपयोग ट्रांजेक्शन एम्बेडिंग में समान पैटर्न की पहचान करने के लिए करती हैं, ज्ञात संदिग्ध गतिविधियों के निकटतम-पड़ोसी मैच ढूंढकर विसंगतियों और संभावित खतरों का पता लगाना। ड्रग डिस्कवरी शोधकर्ता Milvus में मॉलिक्यूलर स्ट्रक्चर एम्बेडिंग को क्वेरी करते हैं ताकि समान यौगिकों को खोजा जा सके, लाखों मॉलिक्यूलर रिप्रेजेंटेशन से आशाजनक उम्मीदवारों की पहचान करके फार्मास्युटिकल रिसर्च को तेज करना।

मुख्य विशेषताएं

• सब-मिलीसेकंड लेटेंसी के साथ हाई-परफॉरमेंस वेक्टर समानता खोज
• कई इंडेक्स प्रकारों के लिए समर्थन: HNSW, IVF, FLAT, SCANN, DiskANN
• इंडेक्सिंग और सर्च ऑपरेशन के लिए GPU एक्सेलेरेशन
• डेंस वेक्टर, स्पार्स वेक्टर और मेटाडेटा फ़िल्टरिंग को मिलाकर हाइब्रिड सर्च
• अलग कंप्यूट और स्टोरेज आर्किटेक्चर के साथ हॉरिजॉन्टल स्केलेबिलिटी
• डेटाबेस, कलेक्शन और पार्टीशन के माध्यम से मल्टी-टेनेंसी सपोर्ट
• डेटा कंसिस्टेंसी के लिए ACID ट्रांजेक्शन
• लचीले मेटाडेटा फ़ील्ड के साथ डायनामिक स्कीमा
• बिल्ट-इन डेटा रेप्लिकेशन और हाई अवेलेबिलिटी
• Python, Java, Go, Node.js के लिए क्लाइंट के साथ RESTful और gRPC API
• ऐतिहासिक डेटा एक्सेस के लिए टाइम ट्रैवल क्वेरी
• विज़ुअल डेटाबेस मैनेजमेंट और क्वेरी एग्जीक्यूशन के लिए Attu वेब UI
• ऑब्जेक्ट स्टोरेज मैनेजमेंट के लिए MinIO कंसोल
• प्रतिदिन अरबों क्वेरी के साथ अरबों वेक्टर के लिए समर्थन

क्यों

Hostinger VPS पर Milvus डिप्लॉय करें

Hostinger VPS पर Milvus डिप्लॉय करना वेक्टर इंडेक्सिंग और उच्च-आयामी समानता गणना के लिए आवश्यक समर्पित कंप्यूटेशनल संसाधन प्रदान करता है, जिससे भारी AI वर्कलोड मांगों के तहत भी लगातार क्वेरी प्रदर्शन सुनिश्चित होता है। आपके वेक्टर एम्बेडिंग और मेटाडेटा आपके इंफ्रास्ट्रक्चर पर पूरी तरह से निजी रहते हैं, जो संवेदनशील उपयोगकर्ता डेटा, मालिकाना दस्तावेज़, या गोपनीय व्यावसायिक जानकारी को संसाधित करने वाले AI अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण है जिसे थर्ड-पार्टी वेक्टर डेटाबेस सेवाओं को नहीं भेजा जा सकता है। VPS वातावरण RAM में वेक्टर इंडेक्स लोड करने के लिए पर्याप्त मेमोरी प्रदान करता है जहाँ Milvus अपनी सबसे तेज़ खोज प्रदर्शन प्राप्त करता है, जबकि समर्पित CPU और वैकल्पिक GPU संसाधन इंडेक्स निर्माण और क्वेरी प्रोसेसिंग को गति देते हैं। आपको Milvus कॉन्फ़िगरेशन पर पूर्ण नियंत्रण मिलता है, जिसमें इंडेक्स पैरामीटर, कैश साइज़िंग और प्रदर्शन ट्यूनिंग शामिल हैं, साथ ही जैसे-जैसे आपके वेक्टर कलेक्शन लाखों से अरबों एम्बेडिंग तक बढ़ते हैं, स्टोरेज को स्केल करने की क्षमता भी मिलती है। पेशेवर इंफ्रास्ट्रक्चर उत्पादन AI अनुप्रयोगों की विश्वसनीयता आवश्यकताओं का समर्थन करता है, जबकि सीधा सर्वर एक्सेस कस्टम डिप्लॉयमेंट आर्किटेक्चर को सक्षम बनाता है जैसे समर्पित क्वेरी नोड्स या विशेष इंडेक्स कॉन्फ़िगरेशन जो आपके विशिष्ट एम्बेडिंग आयामों और खोज पैटर्न के लिए अनुकूलित होते हैं।