Milvus

Milvus is de meest populaire open-source vectordatabase ter wereld, speciaal gebouwd voor het AI-tijdperk om next-generation applicaties aan te drijven die semantisch zoeken, aanbevelingssystemen en retrieval-augmented generation (RAG) vereisen. Terwijl machine learning-modellen ongestructureerde data zoals tekst, afbeeldingen, audio en video omzetten in hoogdimensionale vector-embeddings, biedt Milvus de gespecialiseerde infrastructuur om miljarden van deze vectoren op te slaan en op schaal gelijkeniszoekopdrachten uit te voeren met een latentie van minder dan een milliseconde. Ontwikkeld door Zilliz en open-source gemaakt in 2019, is Milvus wereldwijd door duizenden organisaties geadopteerd, van AI-startups die RAG-applicaties bouwen tot bedrijven die productierecommendatie-engines implementeren die miljarden dagelijkse zoekopdrachten verwerken.

Veelvoorkomende gebruiksscenario's

AI-ontwikkelaars die Retrieval-Augmented Generation (RAG)-systemen bouwen, gebruiken Milvus om document-embeddings op te slaan en relevante context op te halen voor grote taalmodellen, waardoor chatbots en vraag-antwoordapplicaties mogelijk worden die feitelijk accurate antwoorden geven, gebaseerd op bedrijfskennisbanken. E-commerceplatforms maken gebruik van Milvus voor visueel product zoeken en aanbevelingssystemen, waardoor klanten vergelijkbare items kunnen vinden door afbeeldingen te uploaden of gepersonaliseerde suggesties kunnen bekijken op basis van gedrags-embeddings. Contentplatforms implementeren semantisch zoeken, aangedreven door Milvus, om gebruikers te helpen relevante artikelen, video's of muziek te ontdekken, zelfs wanneer zoekopdrachten niet overeenkomen met exacte trefwoorden, waarbij de intentie wordt begrepen in plaats van alleen tekstmatching. Beveiligings- en fraudedetectieteams gebruiken Milvus om vergelijkbare patronen in transactie-embeddings te identificeren, waarbij afwijkingen en potentiële bedreigingen worden gedetecteerd door de dichtstbijzijnde overeenkomsten te vinden met bekende verdachte activiteiten. Onderzoekers in medicijnontwikkeling bevragen moleculaire structuur-embeddings in Milvus om vergelijkbare verbindingen te vinden, waardoor farmaceutisch onderzoek wordt versneld door veelbelovende kandidaten te identificeren uit miljoenen moleculaire representaties.

Belangrijkste functies

• Hoogwaardige vectorgelijkeniszoekopdrachten met een latentie van minder dan een milliseconde
• Ondersteuning voor meerdere index types: HNSW, IVF, FLAT, SCANN, DiskANN
• GPU-versnelling voor indexerings- en zoekoperaties
• Hybride zoeken dat dichte vectoren, sparse vectoren en metadatafiltering combineert
• Horizontale schaalbaarheid met gescheiden compute- en opslagarchitectuur
• Ondersteuning voor multi-tenancy via databases, collecties en partities
• ACID-transacties voor dataconsistentie
• Dynamisch schema met flexibele metadata-velden
• Ingebouwde datareplicatie en hoge beschikbaarheid
• RESTful en gRPC API's met clients voor Python, Java, Go, Node.js
• Tijdreizen-query's voor toegang tot historische data
• Attu web-UI voor visueel databasebeheer en query-uitvoering
• MinIO-console voor objectopslagbeheer
• Ondersteuning voor miljarden vectoren met miljarden zoekopdrachten per dag

Waarom

Milvus implementeren op Hostinger VPS

Het implementeren van Milvus op een Hostinger VPS biedt toegewijde computationele bronnen die essentieel zijn voor vectorindexering en high-dimensionale gelijkenisberekeningen, wat zorgt voor consistente zoekprestaties, zelfs onder zware AI-werklastvereisten. Jouw vector-embeddings en metadata blijven volledig privé op jouw infrastructuur, wat cruciaal is voor AI-applicaties die gevoelige gebruikersgegevens, bedrijfseigen documenten of vertrouwelijke bedrijfsinformatie verwerken die niet naar externe vector-databaseservices kunnen worden verzonden. De VPS-omgeving levert voldoende geheugen voor het laden van vectorindexen in het RAM, waar Milvus zijn snelste zoekprestaties behaalt, terwijl toegewijde CPU- en optionele GPU-bronnen het bouwen van indexen en het verwerken van zoekopdrachten versnellen. Je krijgt volledige controle over de Milvus-configuratie, inclusief indexparameters, cachegrootte en prestatie-optimalisatie, met de mogelijkheid om de opslag te schalen naarmate jouw vectorcollecties groeien van miljoenen naar miljarden embeddings. De professionele infrastructuur ondersteunt de betrouwbaarheidsvereisten van productie-AI-applicaties, terwijl directe servertoegang aangepaste implementatie-architecturen mogelijk maakt, zoals toegewijde query-nodes of gespecialiseerde indexconfiguraties geoptimaliseerd voor jouw specifieke embedding-dimensies en zoekpatronen.