Milvus

Milvusとは？

Milvusは、テキスト・画像・マルチモーダルなど大量の非構造データを扱うために設計されたクラウドネイティブなベクトルデータベースです。コンピュートとストレージを分離した分散アーキテクチャにより、水平スケーラビリティと高可用性を実現します。Milvusは多様なベクトルインデックス方式、ハードウェアアクセラレーション、高度な検索機能（近似最近傍検索（ANN）、メタデータフィルタ、密・疎ベクトルのハイブリッド検索など）をサポートします。セマンティック検索、レコメンデーションシステム、Retrieval-Augmented Generation (RAG) などAI用途で広く利用されています。認証・暗号化・細粒度アクセス制御による堅牢なデータセキュリティも提供します。

主な機能

• 分散型かつスケーラブルなアーキテクチャ

  ストレージとコンピュートをモジュラーなマイクロサービスで分離し、クエリノードとデータノードを個別にスケールさせることで、大規模ワークロードにも効率的に対応します。

• 豊富なインデックスサポート

  HNSW、IVF、FLAT、SCANN、GPU対応インデックスなど10種類以上のベクターインデックスに対応し、用途に応じたパフォーマンスと精度を実現します。

• 多様な検索機能

  Top-K ANN、範囲検索、メタデータフィルタリング、密ベクトル・疎ベクトルのハイブリッド検索など、柔軟かつ精密な検索が可能です。

• ハードウェアアクセラレーション

  CPUのSIMD命令やGPUインデックスを活用し、ベクトル検索の高速化とコスト効率化を実現します。

• マルチテナンシーとホット/コールドストレージ

  マルチテナント環境向けに多層的な分離をサポートし、頻繁にアクセスされるホットデータとそうでないコールドデータを分離することでコストを最適化します。

• データセキュリティとアクセス制御

  ユーザー認証、TLS暗号化、ロールベースアクセス制御（RBAC）を必須とし、機密データを保護します。

ユースケース

• セマンティック検索 : 大規模なテキスト、画像、マルチモーダルデータセットに対し、ドキュメント検索や画像認識などの用途で効率的な類似検索を実現します。
• レコメンデーションシステム : ユーザー行動や商品特徴を分析し、ECサイトやコンテンツプラットフォームでパーソナライズされた推薦を提供します。
• Retrieval-Augmented Generation (RAG) : 大規模な非構造データから関連情報を取得し、AIによるQ&Aやチャットボットシステムを強化します。
• 不正検知 : ベクトル化したデータを既知の不正パターンと比較することで、取引の異常検出を行います。
• 画像・オブジェクト認識 : 製造や品質管理において、欠陥検出や画像ベースのオブジェクト検索をサポートします。
• リアルタイム検索・マッチング : 採用マッチング、アバターカスタマイズ、動画コンテンツ推薦などで、スケーラブルなベクトル検索によるリアルタイムマッチングを実現します。

よくある質問