Milvus

Milvusは、ベクトル埋め込みを保存および検索するために特別に構築されたデータベースです。AIモデルを使ってテキスト、画像、その他のデータを処理すると、それらのデータの意味を表す数値ベクトルが生成されます。Milvusはこれらのベクトルを整理し、類似したアイテムを迅速に見つけられるようにします。

正確な一致を扱う従来のデータベースとは異なり、Milvusは意味的に類似したアイテムを見つけることに優れています。例えば、見た目が似ている画像や、正確な単語は異なっていても関連する概念を含むテキストの断片を見つけることができます。

このデータベースは完全に無料で、Apache 2.0ライセンスのもとオープンソースです。自社のサーバーやクラウド上で動作し、データやシステムの運用方法を完全にコントロールできます。

Milvusの始め方は簡単です。基本的な手順は以下の通りです：

• コンピュータでの簡単なテストにはpipを使ってMilvusをインストールするか、本格的な展開にはDockerを使用します。Milvus Liteバージョンは、ローカルでの学習や機能の試用に最適です。

• ベクトルを保存するためのコレクションを作成します。コレクションは従来のデータベースのテーブルのようなものと考えてください。ベクトルの次元数を指定します。

• ベクトルデータをコレクションに挿入します。パフォーマンス向上のためにベクトルをバッチで追加することができます。

• コレクションにインデックスを作成します。インデックスはMilvusが類似ベクトルを迅速に見つけるのに役立ちます。異なるインデックスタイプは状況に応じて効果的です。

• クエリベクトルを提供してコレクションを検索します。Milvusは数学的距離に基づいて最も類似したベクトルを返します。

• 本番環境での使用には、Kubernetes上にMilvusを展開し、自動スケーリングと高可用性を実現します。

• 数十億のベクトルを効率的に保存・検索

• 10種類以上のインデックスタイプをサポート（HNSW、IVF、DiskANN）

• NVIDIA CAGRAによるGPUアクセラレーション

• セマンティック検索とキーワードマッチングを組み合わせたハイブリッド検索

• ストリーミング対応のリアルタイムデータ更新

• 多言語SDK（Python、Java、Go、Node.js）

• クラウドネイティブなKubernetesデプロイメント

• メタデータフィルタリングと範囲検索

• Apache 2.0ライセンスのオープンソース

• LangChain、LlamaIndex、AIフレームワークとの統合