Milvus

Milvus là một cơ sở dữ liệu được xây dựng đặc biệt để lưu trữ và tìm kiếm các vector nhúng. Khi bạn sử dụng các mô hình AI để xử lý văn bản, hình ảnh hoặc dữ liệu khác, chúng tạo ra các vector số đại diện cho ý nghĩa của dữ liệu đó. Milvus tổ chức các vector này để bạn có thể nhanh chóng tìm thấy các mục tương tự.

Khác với các cơ sở dữ liệu truyền thống làm việc với các kết quả khớp chính xác, Milvus nổi trội trong việc tìm các mục có ý nghĩa tương tự. Ví dụ, nó có thể tìm các bức ảnh giống nhau hoặc các đoạn văn bản có khái niệm liên quan, ngay cả khi các từ chính xác khác nhau.

Cơ sở dữ liệu hoàn toàn miễn phí và mã nguồn mở theo giấy phép Apache 2.0. Nó chạy trên máy chủ của bạn hoặc trên đám mây, cho phép bạn kiểm soát hoàn toàn dữ liệu và cách hệ thống hoạt động.

Bắt đầu với Milvus rất đơn giản. Dưới đây là các bước cơ bản:

• Cài đặt Milvus bằng pip để thử nghiệm nhanh trên máy tính của bạn, hoặc sử dụng Docker để triển khai đầy đủ. Phiên bản Milvus Lite rất phù hợp để học và thử nghiệm các tính năng tại chỗ.

• Tạo một bộ sưu tập để lưu trữ các vector của bạn. Hãy nghĩ bộ sưu tập giống như một bảng trong cơ sở dữ liệu truyền thống. Bạn xác định số chiều mà các vector của bạn có.

• Chèn dữ liệu vector vào bộ sưu tập. Bạn có thể thêm vector theo lô để hiệu suất tốt hơn.

• Tạo một chỉ mục trên bộ sưu tập của bạn. Các chỉ mục giúp Milvus tìm các vector tương tự nhanh chóng. Các loại chỉ mục khác nhau phù hợp với các tình huống khác nhau.

• Tìm kiếm trong bộ sưu tập bằng cách cung cấp một vector truy vấn. Milvus sẽ trả về các vector tương tự nhất dựa trên khoảng cách toán học.

• Để sử dụng trong sản xuất, triển khai Milvus trên Kubernetes để tự động mở rộng và đảm bảo tính sẵn sàng cao.

• Lưu trữ và tìm kiếm hàng tỷ vector một cách hiệu quả

• Hỗ trợ hơn 10 loại chỉ mục (HNSW, IVF, DiskANN)

• Tăng tốc GPU với NVIDIA CAGRA

• Tìm kiếm kết hợp giữa ngữ nghĩa và khớp từ khóa

• Cập nhật dữ liệu thời gian thực với hỗ trợ streaming

• SDK đa ngôn ngữ (Python, Java, Go, Node.js)

• Triển khai Kubernetes theo mô hình đám mây gốc

• Lọc metadata và tìm kiếm theo phạm vi

• Mã nguồn mở với giấy phép Apache 2.0

• Tích hợp với LangChain, LlamaIndex và các framework AI