Milvus

Milvus is een database die speciaal is gebouwd om vector embeddings op te slaan en te doorzoeken. Wanneer je AI-modellen gebruikt om tekst, afbeeldingen of andere data te verwerken, creëren ze numerieke vectoren die de betekenis van die data vertegenwoordigen. Milvus organiseert deze vectoren zodat je snel vergelijkbare items kunt vinden.

In tegenstelling tot traditionele databases die werken met exacte overeenkomsten, blinkt Milvus uit in het vinden van items die qua betekenis vergelijkbaar zijn. Het kan bijvoorbeeld afbeeldingen vinden die op elkaar lijken of tekstpassages met gerelateerde concepten, zelfs als de exacte woorden anders zijn.

De database is volledig gratis en open source onder de Apache 2.0-licentie. Het draait op je eigen servers of in de cloud, waardoor je volledige controle hebt over je data en hoe het systeem werkt.

Aan de slag gaan met Milvus is eenvoudig. Hier zijn de basisstappen:

• Installeer Milvus met pip voor snelle tests op je computer, of gebruik Docker voor een volledige implementatie. De Milvus Lite-versie is perfect om lokaal te leren en functies uit te proberen.

• Maak een collectie aan om je vectoren op te slaan. Denk aan een collectie als een tabel in een traditionele database. Je geeft het aantal dimensies van je vectoren op.

• Voeg je vectordata toe aan de collectie. Je kunt vectoren in batches toevoegen voor betere prestaties.

• Maak een index aan op je collectie. Indexen helpen Milvus om snel vergelijkbare vectoren te vinden. Verschillende indexsoorten werken beter in verschillende situaties.

• Doorzoek je collectie door een queryvector te geven. Milvus zal de meest vergelijkbare vectoren teruggeven op basis van wiskundige afstand.

• Voor productiegebruik, implementeer Milvus op Kubernetes voor automatische schaalvergroting en hoge beschikbaarheid.

• Efficiënt opslaan en doorzoeken van miljarden vectoren

• Ondersteuning voor meer dan 10 indextypes (HNSW, IVF, DiskANN)

• GPU-versnelling met NVIDIA CAGRA

• Hybride zoekopdrachten die semantische en trefwoordmatching combineren

• Realtime gegevensupdates met streamingondersteuning

• Meertalige SDK's (Python, Java, Go, Node.js)

• Cloud-native Kubernetes-implementatie

• Metadatafiltering en bereikzoekopdrachten

• Open source met Apache 2.0-licentie

• Integratie met LangChain, LlamaIndex en AI-frameworks