Milvus

Milvus는 벡터 임베딩을 저장하고 검색하기 위해 특별히 제작된 데이터베이스입니다. AI 모델을 사용하여 텍스트, 이미지 또는 기타 데이터를 처리할 때, 해당 데이터의 의미를 나타내는 수치 벡터가 생성됩니다. Milvus는 이러한 벡터를 체계적으로 정리하여 유사한 항목을 빠르게 찾을 수 있도록 합니다.

정확한 일치를 기반으로 작동하는 전통적인 데이터베이스와 달리, Milvus는 의미가 유사한 항목을 찾는 데 뛰어납니다. 예를 들어, 정확한 단어가 다르더라도 비슷한 모습의 사진이나 관련 개념을 담은 텍스트 구절을 찾아낼 수 있습니다.

이 데이터베이스는 Apache 2.0 라이선스 하에 완전히 무료이자 오픈 소스입니다. 자체 서버나 클라우드에서 실행할 수 있어 데이터와 시스템 운영 방식을 완전히 제어할 수 있습니다.

Milvus 시작하기는 간단합니다. 기본 단계는 다음과 같습니다:

• 컴퓨터에서 빠르게 테스트하려면 pip를 사용하여 Milvus를 설치하거나 전체 배포를 위해 Docker를 사용하세요. Milvus Lite 버전은 로컬에서 기능을 배우고 시험해보기에 적합합니다.

• 벡터를 저장할 컬렉션을 만드세요. 컬렉션은 전통적인 데이터베이스의 테이블과 같습니다. 벡터의 차원 수를 지정합니다.

• 벡터 데이터를 컬렉션에 삽입하세요. 성능 향상을 위해 벡터를 일괄로 추가할 수 있습니다.

• 컬렉션에 인덱스를 만드세요. 인덱스는 Milvus가 유사한 벡터를 빠르게 찾도록 도와줍니다. 상황에 따라 다른 인덱스 유형이 더 적합합니다.

• 쿼리 벡터를 제공하여 컬렉션을 검색하세요. Milvus는 수학적 거리를 기반으로 가장 유사한 벡터를 반환합니다.

• 운영 환경에서는 자동 확장과 고가용성을 위해 Kubernetes에 Milvus를 배포하세요.

• 수십억 개의 벡터를 효율적으로 저장 및 검색

• 10개 이상의 인덱스 유형 지원 (HNSW, IVF, DiskANN)

• NVIDIA CAGRA를 통한 GPU 가속

• 의미 기반 및 키워드 매칭을 결합한 하이브리드 검색

• 스트리밍 지원을 통한 실시간 데이터 업데이트

• 다중 언어 SDK 지원 (Python, Java, Go, Node.js)

• 클라우드 네이티브 Kubernetes 배포

• 메타데이터 필터링 및 범위 검색

• Apache 2.0 라이선스 기반 오픈소스

• LangChain, LlamaIndex 및 AI 프레임워크와의 통합