Milvus

Milvus ist eine Datenbank, die speziell zum Speichern und Durchsuchen von Vektor-Einbettungen entwickelt wurde. Wenn Sie KI-Modelle verwenden, um Text, Bilder oder andere Daten zu verarbeiten, erzeugen diese numerische Vektoren, die die Bedeutung dieser Daten darstellen. Milvus organisiert diese Vektoren, sodass Sie schnell ähnliche Elemente finden können.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken, die mit exakten Übereinstimmungen arbeiten, ist Milvus darin hervorragend, Elemente zu finden, die in der Bedeutung ähnlich sind. Zum Beispiel kann es Bilder finden, die sich ähneln, oder Textabschnitte mit verwandten Konzepten, auch wenn die genauen Wörter unterschiedlich sind.

Die Datenbank ist vollständig kostenlos und Open Source unter der Apache 2.0 Lizenz. Sie läuft auf Ihren eigenen Servern oder in der Cloud und gibt Ihnen volle Kontrolle über Ihre Daten und den Betrieb des Systems.

Der Einstieg in Milvus ist unkompliziert. Hier sind die grundlegenden Schritte:

• Installieren Sie Milvus mit pip für einen schnellen Test auf Ihrem Computer oder verwenden Sie Docker für eine vollständige Bereitstellung. Die Milvus Lite-Version eignet sich perfekt zum Lernen und Ausprobieren von Funktionen lokal.

• Erstellen Sie eine Sammlung, um Ihre Vektoren zu speichern. Eine Sammlung ist vergleichbar mit einer Tabelle in einer traditionellen Datenbank. Sie geben die Anzahl der Dimensionen Ihrer Vektoren an.

• Fügen Sie Ihre Vektordaten in die Sammlung ein. Sie können Vektoren in Chargen hinzufügen, um die Leistung zu verbessern.

• Erstellen Sie einen Index für Ihre Sammlung. Indizes helfen Milvus, ähnliche Vektoren schnell zu finden. Verschiedene Index-Typen eignen sich besser für unterschiedliche Situationen.

• Durchsuchen Sie Ihre Sammlung, indem Sie einen Abfragevektor bereitstellen. Milvus gibt die ähnlichsten Vektoren basierend auf mathematischer Distanz zurück.

• Für den Produktionseinsatz stellen Sie Milvus auf Kubernetes bereit, um automatische Skalierung und hohe Verfügbarkeit zu gewährleisten.

• Speichern und effiziente Suche von Milliarden Vektoren

• Unterstützung für über 10 Index-Typen (HNSW, IVF, DiskANN)

• GPU-Beschleunigung mit NVIDIA CAGRA

• Hybride Suche, die semantische und Stichwortübereinstimmung kombiniert

• Echtzeit-Datenaktualisierungen mit Streaming-Unterstützung

• Mehrsprachige SDKs (Python, Java, Go, Node.js)

• Cloud-native Kubernetes-Bereitstellung

• Metadatenfilterung und Bereichssuche

• Open Source mit Apache 2.0 Lizenz

• Integration mit LangChain, LlamaIndex und KI-Frameworks