Milvus

Milvus — це найпопулярніша у світі векторна база даних з відкритим вихідним кодом, створена для епохи ШІ для живлення додатків нового покоління, що потребують семантичного пошуку, систем рекомендацій та генерації з доповненим пошуком (RAG). Оскільки моделі машинного навчання перетворюють неструктуровані дані, такі як текст, зображення, аудіо та відео, на багатовимірні векторні вбудовування, Milvus надає спеціалізовану інфраструктуру для зберігання мільярдів цих векторів та виконання пошуку подібності у великих масштабах з затримкою менше мілісекунди. Розроблена Zilliz та випущена з відкритим вихідним кодом у 2019 році, Milvus була прийнята тисячами організацій по всьому світу, від стартапів у сфері ШІ, що створюють RAG-додатки, до підприємств, які розгортають виробничі системи рекомендацій, що обробляють мільярди щоденних запитів.

Поширені випадки використання

Розробники ШІ, які створюють системи генерації з доповненим пошуком (RAG), використовують Milvus для зберігання вбудовувань документів та отримання відповідного контексту для великих мовних моделей, що дозволяє чат-ботам та додаткам для відповідей на запитання надавати фактично точні відповіді, що базуються на корпоративних базах знань. Платформи електронної комерції використовують Milvus для візуального пошуку товарів та систем рекомендацій, дозволяючи клієнтам знаходити схожі товари, завантажуючи зображення або переглядаючи персоналізовані пропозиції на основі поведінкових вбудовувань. Контент-платформи впроваджують семантичний пошук на базі Milvus, щоб допомогти користувачам знаходити відповідні статті, відео чи музику, навіть якщо пошукові запити не збігаються з точними ключовими словами, розуміючи намір, а не просто відповідність тексту. Команди з безпеки та виявлення шахрайства використовують Milvus для ідентифікації схожих закономірностей у вбудовуваннях транзакцій, виявляючи аномалії та потенційні загрози шляхом пошуку найближчих відповідностей до відомих підозрілих дій. Дослідники у сфері відкриття ліків запитують вбудовування молекулярних структур у Milvus, щоб знайти схожі сполуки, прискорюючи фармацевтичні дослідження шляхом ідентифікації перспективних кандидатів з мільйонів молекулярних представлень.

Ключові особливості

• Високопродуктивний пошук подібності векторів із затримкою менше мілісекунди
• Підтримка кількох типів індексів: HNSW, IVF, FLAT, SCANN, DiskANN
• Прискорення GPU для операцій індексування та пошуку
• Гібридний пошук, що поєднує щільні вектори, розріджені вектори та фільтрацію метаданих
• Горизонтальна масштабованість з розділеною архітектурою обчислень та зберігання
• Підтримка мультиорендності через бази даних, колекції та розділи
• ACID-транзакції для узгодженості даних
• Динамічна схема з гнучкими полями метаданих
• Вбудована реплікація даних та висока доступність
• RESTful та gRPC API з клієнтами для Python, Java, Go, Node.js
• Запити з подорожжю в часі для доступу до історичних даних
• Веб-інтерфейс Attu для візуального керування базами даних та виконання запитів
• Консоль MinIO для керування об'єктним сховищем
• Підтримка мільярдів векторів з мільярдами запитів на день

Чому

Розгортання Milvus на Hostinger VPS

Розгортання Milvus на Hostinger VPS забезпечує виділені обчислювальні ресурси, необхідні для індексування векторів та обчислень високовимірної подібності, гарантуючи стабільну продуктивність запитів навіть за високих навантажень ШІ. Ваші векторні вбудовування та метадані залишаються повністю приватними на вашій інфраструктурі, що є критично важливим для ШІ-застосунків, які обробляють конфіденційні дані користувачів, власні документи або конфіденційну ділову інформацію, яку не можна надсилати стороннім службам векторних баз даних. Середовище VPS забезпечує достатній обсяг пам'яті для завантаження векторних індексів в ОЗП, де Milvus досягає найшвидшої продуктивності пошуку, тоді як виділені ресурси CPU та опціонального GPU прискорюють побудову індексів та обробку запитів. Ви отримуєте повний контроль над конфігурацією Milvus, включно з параметрами індексу, розміром кешу та налаштуванням продуктивності, з можливістю масштабування сховища у міру зростання ваших векторних колекцій від мільйонів до мільярдів вбудовувань. Професійна інфраструктура підтримує вимоги до надійності виробничих ШІ-застосунків, тоді як прямий доступ до сервера дозволяє створювати власні архітектури розгортання, такі як виділені вузли запитів або спеціалізовані конфігурації індексів, оптимізовані для ваших конкретних розмірностей вбудовувань та шаблонів пошуку.