Milvus

Milvus ist eine führende Open-Source-Vektordatenbank, die speziell dafür entwickelt wurde, KI- und GenAI-Anwendungen im großen Maßstab zu betreiben. Sie zeichnet sich durch das Speichern, Indizieren und Durchsuchen massiver Sammlungen von Embedding-Vektoren aus, bei denen es sich um numerische Darstellungen unstrukturierter Daten wie Text, Bilder und Audio handelt. Indem Milvus die ähnlichsten Vektoren zu einer gegebenen Anfrage findet, bildet es das Rückgrat für Anwendungen, die semantisches Verständnis erfordern, wie z. B. fortschrittliche Suchmaschinen, Empfehlungssysteme und Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipelines. Entwickler und Unternehmen vertrauen auf Milvus wegen seiner hohen Leistung, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit.

Wie man Milvus verwendet

Der Einstieg in Milvus ist für Entwickler unkompliziert gestaltet und skaliert von einem lokalen Rechner bis zu einem vollständigen Produktionscluster.

1. Installation & Einrichtung: Sie können lokal mit Milvus Lite beginnen, das einfach über den Python-Paketmanager installiert wird: pip install pymilvus. Für Produktionsumgebungen kann Milvus mit Docker, Docker Compose oder auf Kubernetes für verteilte Setups bereitgestellt werden.
2. Mit Milvus verbinden: Instanziieren Sie einen Client, um sich mit Ihrer Milvus-Instanz zu verbinden. Für die lokale Entwicklung kann dies so einfach sein wie client = MilvusClient("milvus_demo.db"). Für Server-Bereitstellungen geben Sie die URI und ein Zugriffstoken an.
3. Eine Sammlung erstellen: Eine Sammlung ist analog zu einer Tabelle in einer traditionellen Datenbank. Sie müssen eine Sammlung mit einem Namen und der Dimension Ihrer Vektoren definieren. Sie können auch ein detaillierteres Schema erstellen, das Primärschlüssel, Vektorfelder und verschiedene Skalarfelder für Metadaten spezifiziert.
4. Daten vorbereiten und einfügen: Konvertieren Sie Ihre unstrukturierten Daten (Text, Bilder usw.) mit einem vortrainierten Modell (z. B. von Hugging Face) in Vektor-Embeddings. Fügen Sie dann diese Daten, einschließlich der Vektoren und aller zugehörigen Metadaten, in Ihre Sammlung ein. Daten werden typischerweise als eine Liste von Wörterbüchern formatiert.
5. Suchen und Abfragen: Führen Sie blitzschnelle Ähnlichkeitssuchen durch, indem Sie einen oder mehrere Abfragevektoren bereitstellen. Sie können Suchen verfeinern, indem Sie leistungsstarke Metadatenfilter anwenden, zum Beispiel filter="subject == 'biology'". Milvus unterstützt auch das Abrufen oder Löschen von Entitäten nach ihren Primärschlüsseln oder Filterausdrücken.
6. Nahtlos skalieren: Der Client-Code, den Sie für die lokale Entwicklung schreiben, kann wiederverwendet werden, um sich mit einem produktionsreifen Milvus-Cluster zu verbinden, was einen reibungslosen Übergang vom Prototyping zur groß angelegten Bereitstellung gewährleistet.

Kernfunktionen von Milvus

• Blitzschnelle Suche: Nutzt modernste Indizierungsalgorithmen wie HNSW, IVF_FLAT und IVF_RABITQ sowie GPU-Beschleunigung, um Suchantworten im Millisekundenbereich auf Datensätzen im Milliardenmaßstab zu liefern.
• Flexible Bereitstellungsoptionen: Bietet mehrere Bereitstellungsmodelle für jeden Bedarf: Milvus Lite für die leichtgewichtige lokale Entwicklung, Milvus Standalone für die Produktion auf einem einzelnen Server, Milvus Distributed für massive Unternehmenscluster und Zilliz Cloud für eine vollständig verwaltete, serverlose Erfahrung.
• Erweiterte Suchfunktionen: Unterstützt hybride Suche (Kombination von Vektorähnlichkeit mit Schlüsselwort-/Skalarfilterung), Multi-Vektor-Suche und Unterstützung für dünn besetzte Vektoren, um komplexe und nuancierte Abfragen effektiv zu bearbeiten.
• Reichhaltige Daten und Filterung: Verwaltet sowohl Vektor-Embeddings als auch eine breite Palette von Skalardatentypen (Strings, Ganzzahlen, Booleans). Seine leistungsstarke Filter-Engine ermöglicht eine präzise Datenabfrage auf der Grundlage von Metadatenattributen vor oder während einer Suche.
• Hohe Skalierbarkeit & Zuverlässigkeit: Basiert auf einer cloud-nativen, verteilten Architektur, die Speicher und Rechenleistung trennt, was eine elastische Skalierung von Ressourcen zur Bewältigung schwankender Anforderungen ermöglicht und eine hohe Verfügbarkeit gewährleistet.
• Einheitliche mehrsprachige SDKs: Bietet eine konsistente und entwicklerfreundliche Erfahrung mit umfassenden SDKs für beliebte Sprachen wie Python, Java, Go, C# und Node.js.

Anwendungsfälle für Milvus

Milvus ist die grundlegende Infrastruktur für eine Vielzahl von KI-gestützten Anwendungen:

• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Dient als externe Wissensdatenbank für große Sprachmodelle (LLMs), indem relevanter, faktenbasierter Kontext abgerufen wird, um Halluzinationen zu reduzieren und aktuelle, genaue Antworten zu liefern.
• Semantische Suche & Frage-Antwort-Systeme: Betreibt Suchsysteme, die die Bedeutung und Absicht hinter Benutzeranfragen verstehen und über einfaches Keyword-Matching hinausgehen, um relevantere Ergebnisse zu liefern.
• Bild- und Videosuche: Ermöglicht Anwendungen, visuell ähnliche Inhalte zu finden, was für die Produktentdeckung im E-Commerce, das Management digitaler Assets und die Sicherheitsüberwachung entscheidend ist.
• Empfehlungssysteme: Empfiehlt Produkte, Artikel, Musik oder andere Inhalte, indem Benutzerprofile und Artikelmerkmale in einem hochdimensionalen Vektorraum abgeglichen werden.
• Multimodale Anwendungen: Erleichtert die Suche über verschiedene Datenmodalitäten hinweg, z. B. die Verwendung einer Textbeschreibung, um ein bestimmtes Bild oder einen Audioclip zu finden.

Vorteile von Milvus

• Open-Source & Community-gesteuert: Als graduiertes Projekt der LF AI & Data Foundation profitiert Milvus von einer großen, aktiven Community von Mitwirkenden, die kontinuierliche Verbesserungen, umfangreiche Dokumentation und eine Fülle von geteilten Ressourcen gewährleistet.
• Produktionsreif im großen Maßstab: In der Produktion von zahlreichen führenden Unternehmen für geschäftskritische Anwendungen bewährt, was seine Stabilität, Zuverlässigkeit und Leistung unter Druck demonstriert.
• Kosteneffizient: Als Open-Source-Tool eliminiert Milvus Lizenzgebühren. Seine effiziente, cloud-native Architektur hilft, die Betriebskosten durch Optimierung der Ressourcennutzung zu verwalten.
• Reiches Ökosystem-Integration: Integriert sich nahtlos in wichtige KI/ML-Frameworks und -Tools wie LangChain, LlamaIndex, PyTorch und TensorFlow und optimiert so den End-to-End-Entwicklungsworkflow.

Preise und Pläne

Milvus ist ein Open-Source-Projekt und kann völlig kostenlos heruntergeladen, verwendet und modifiziert werden. Sie sind nur für die Kosten der Infrastruktur verantwortlich, auf der Sie es betreiben. Für Benutzer, die eine verwaltete, problemlose Lösung bevorzugen, bietet Zilliz, das Unternehmen, das Milvus ursprünglich entwickelt hat, Zilliz Cloud an. Zilliz Cloud ist ein vollständig verwalteter Vektordatenbankdienst auf Basis von Milvus, der nach einem Freemium-Modell betrieben wird. Er umfasst eine dauerhaft kostenlose „Starter“-Stufe für Entwicklung und kleine Projekte sowie kostenpflichtige „Serverless“- und „Dedicated“-Pläne für Produktions-Workloads, die eine verbesserte Leistung, automatische Skalierung und unternehmensweiten Support bieten.