Milvus

Что такое Milvus?

Milvus — это облачная векторная база данных, предназначенная для работы с огромными объёмами неструктурированных данных, таких как текст, изображения и мультимодальный контент. Обладает распределённой архитектурой с разделением вычислений и хранения, что обеспечивает горизонтальное масштабирование и высокую доступность. Milvus поддерживает широкий спектр методов векторной индексации, аппаратное ускорение и расширенные возможности поиска, включая приближённый поиск ближайших соседей (ANN), фильтрацию по метаданным и гибридный поиск по плотным и разреженным векторам. Широко используется для AI-приложений, таких как семантический поиск, рекомендательные системы и Retrieval-Augmented Generation (RAG). Milvus также обеспечивает надёжную защиту данных с аутентификацией, шифрованием и детализированным управлением доступом.

Ключевые функции

• Распределённая и масштабируемая архитектура

  Разделяет хранение и вычисления с помощью модульных микросервисов, позволяя независимо масштабировать вычислительные и дата-ноды для эффективной обработки больших нагрузок.

• Богатая поддержка индексации

  Поддерживает более 10 типов векторных индексов, включая HNSW, IVF, FLAT, SCANN и GPU-ускоренные индексы, обеспечивая оптимальную производительность и точность.

• Гибкие возможности поиска

  Предлагает top-K ANN, диапазонный поиск, фильтрацию по метаданным и гибридный поиск по плотным и разреженным векторам для точного и гибкого извлечения данных.

• Аппаратное ускорение

  Использует SIMD-инструкции CPU и GPU-индексацию для оптимизации скорости и эффективности векторного поиска.

• Мультиарендность и горячее/холодное хранилище

  Обеспечивает изоляцию на разных уровнях для мультиарендных сред и оптимизирует издержки за счёт разделения часто используемых (горячих) и редко используемых (холодных) данных.

• Безопасность данных и контроль доступа

  Реализует обязательную аутентификацию пользователей, шифрование TLS и ролевое управление доступом (RBAC) для защиты конфиденциальных данных.

Варианты использования

• Семантический поиск : Позволяет эффективно выполнять поиск по сходству в больших текстовых, графических и мультимодальных наборах данных для задач поиска документов и распознавания изображений.
• Рекомендательные системы : Анализирует поведение пользователей и характеристики продуктов для персонализированных рекомендаций в e-commerce и контент-платформах.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG) : Улучшает AI-системы вопросов и ответов и чат-боты, предоставляя релевантную информацию из больших неструктурированных коллекций данных.
• Обнаружение мошенничества : Обнаруживает аномальные шаблоны в транзакциях, сравнивая векторизованные данные с известными признаками мошенничества.
• Визуальное и объектное распознавание : Поддерживает производство и контроль качества за счёт обнаружения дефектов и поиска объектов по изображениям.
• Поиск и сопоставление в реальном времени : Обеспечивает сопоставление в реальном времени для подбора персонала, кастомизации аватаров и рекомендаций видеоконтента с помощью масштабируемого векторного поиска.

Часто задаваемые вопросы