Milvus

Milvus est une base de données spécialement conçue pour stocker et rechercher des embeddings vectoriels. Lorsque vous utilisez des modèles d'IA pour traiter du texte, des images ou d'autres données, ils créent des vecteurs numériques qui représentent la signification de ces données. Milvus organise ces vecteurs afin que vous puissiez rapidement trouver des éléments similaires.

Contrairement aux bases de données traditionnelles qui fonctionnent avec des correspondances exactes, Milvus excelle à trouver des éléments similaires en termes de sens. Par exemple, il peut trouver des images qui se ressemblent ou des passages de texte avec des concepts liés, même si les mots exacts sont différents.

La base de données est entièrement gratuite et open source sous licence Apache 2.0. Elle fonctionne sur vos propres serveurs ou dans le cloud, vous offrant un contrôle total sur vos données et sur le fonctionnement du système.

Commencer avec Milvus est simple. Voici les étapes de base :

• Installez Milvus avec pip pour un test rapide sur votre ordinateur, ou utilisez Docker pour un déploiement complet. La version Milvus Lite est parfaite pour apprendre et essayer les fonctionnalités localement.

• Créez une collection pour stocker vos vecteurs. Pensez à une collection comme une table dans une base de données traditionnelle. Vous spécifiez le nombre de dimensions de vos vecteurs.

• Insérez vos données vectorielles dans la collection. Vous pouvez ajouter des vecteurs par lots pour de meilleures performances.

• Créez un index sur votre collection. Les index aident Milvus à trouver rapidement des vecteurs similaires. Différents types d’index fonctionnent mieux selon les situations.

• Recherchez dans votre collection en fournissant un vecteur de requête. Milvus retournera les vecteurs les plus similaires basés sur la distance mathématique.

• Pour une utilisation en production, déployez Milvus sur Kubernetes pour une mise à l’échelle automatique et une haute disponibilité.

• Stockez et recherchez efficacement des milliards de vecteurs

• Prise en charge de plus de 10 types d’index (HNSW, IVF, DiskANN)

• Accélération GPU avec NVIDIA CAGRA

• Recherche hybride combinant correspondance sémantique et par mots-clés

• Mises à jour des données en temps réel avec support du streaming

• SDK multilingues (Python, Java, Go, Node.js)

• Déploiement cloud-native avec Kubernetes

• Filtrage des métadonnées et recherche par intervalle

• Open-source sous licence Apache 2.0

• Intégration avec LangChain, LlamaIndex et frameworks IA