Milvus 概覽
Milvus 是一款領先的開源向量資料庫,專為大規模支援 AI 和 GenAI 應用程式而設計。它擅長儲存、索引和搜尋海量嵌入向量集合,這些向量是非結構化資料(如文字、圖像和音訊)的數位表示。透過為給定查詢找到最相似的向量,Milvus 構成了需要語義理解的應用的支柱,例如進階搜尋引擎、推薦系統和檢索增強生成 (RAG) 管道。它因其高效能、可靠性和可擴展性而受到開發人員和企業的信賴。
如何使用 Milvus
Milvus 的入門過程對開發人員來說非常簡單,可以從本機擴展到完整的生產叢集。
- 安裝與設定: 您可以從本機的 Milvus Lite 開始,透過 Python 的套件管理器輕鬆安裝:
pip install pymilvus。對於生產環境,可以使用 Docker、Docker Compose 或在 Kubernetes 上部署 Milvus 以進行分散式設定。 - 連接到 Milvus: 實例化一個客戶端以連接到您的 Milvus 實例。對於本機開發,可以簡單地使用
client = MilvusClient("milvus_demo.db")。對於伺服器部署,您需要提供 URI 和存取權杖。 - 建立集合: 集合類似於傳統資料庫中的資料表。您必須定義一個包含名稱和向量維度的集合。您還可以建立一個更詳細的結構,指定主鍵、向量欄位和各種用於元資料的純量欄位。
- 準備和插入資料: 使用預訓練模型(例如,來自 Hugging Face 的模型)將您的非結構化資料(文字、圖像等)轉換為向量嵌入。然後,將此資料(包括向量和任何關聯的元資料)插入到您的集合中。資料通常格式化為字典列表。
- 搜尋和查詢: 透過提供一個或多個查詢向量來執行閃電般的相似性搜尋。您可以透過應用強大的元資料過濾器來優化搜尋,例如
filter="subject == 'biology'"。Milvus 還支援透過主鍵或過濾表達式檢索或刪除實體。 - 無縫擴展: 您為本機開發編寫的客戶端程式碼可以重用於連接到生產級的 Milvus 叢集,確保從原型設計到大規模部署的平穩過渡。
Milvus 的核心功能
- 極速搜尋: 利用 HNSW、IVF_FLAT 和 IVF_RABITQ 等最先進的索引演算法,以及 GPU 加速,在十億級資料集上實現毫秒級的搜尋回應。
- 靈活的部署選項: 提供多種部署模式以適應任何需求:Milvus Lite 用於輕量級本機開發,Milvus Standalone 用於單一伺服器生產,Milvus Distributed 用於大規模企業叢集,以及 Zilliz Cloud 提供完全託管的無伺服器體驗。
- 進階搜尋功能: 支援混合搜尋(結合向量相似性與關鍵字/純量過濾)、多向量搜尋和稀疏向量支援,以有效處理複雜和細微的查詢。
- 豐富的資料和過濾: 同時管理向量嵌入和廣泛的純量資料類型(字串、整數、布林值)。其強大的過濾引擎允許在搜尋之前或期間根據元資料屬性進行精確的資料檢索。
- 高可擴展性與可靠性: 基於雲端原生的分散式架構,將儲存和運算分離,允許彈性擴展資源以滿足變動的需求並確保高可用性。
- 統一的多語言 SDK: 為 Python、Java、Go、C# 和 Node.js 等流行語言提供全面且對開發人員友善的 SDK,帶來一致的開發體驗。
Milvus 的使用案例
Milvus 是各種 AI 驅動應用的基礎設施:
- 檢索增強生成 (RAG): 作為大型語言模型 (LLM) 的外部知識庫,檢索相關的、事實性的上下文,以減少幻覺並提供最新的、準確的答案。
- 語義搜尋與問答: 驅動能夠理解使用者查詢背後含義和意圖的搜尋引擎,超越簡單的關鍵字比對,提供更相關的結果。
- 圖像和影片搜尋: 使應用程式能夠找到視覺上相似的內容,這對於電子商務產品發現、數位資產管理和安全監控至關重要。
- 推薦引擎: 透過在高維度向量空間中比對使用者輪廓和物品特徵,推薦產品、文章、音樂或其他內容。
- 多模態應用: 促進跨不同資料模態的搜尋,例如使用文字描述查找特定圖像或音訊片段。
Milvus 的優勢特點
- 開源與社群驅動: 作為 LF AI & Data 基金會的畢業專案,Milvus 受益於一個龐大而活躍的貢獻者社群,確保了持續的改進、廣泛的文件和豐富的共享資源。
- 生產級規模驗證: 已被眾多領先公司用於關鍵任務應用,在生產環境中證明了其在壓力下的穩定性、可靠性和效能。
- 成本效益高: 作為開源工具,Milvus 免除了授權費用。其高效的雲端原生架構透過優化資源利用來幫助管理營運成本。
- 豐富的生態系統整合: 與 LangChain、LlamaIndex、PyTorch 和 TensorFlow 等主流 AI/ML 框架和工具無縫整合,簡化了端到端的開發工作流程。
定價和計劃
Milvus 是一個開源專案,完全可以免費下載、使用和修改。您只需負責執行它的基礎設施成本。對於希望獲得託管的、無憂解決方案的使用者,Milvus 的創始公司 Zilliz 提供了 Zilliz Cloud。Zilliz Cloud 是一個基於 Milvus 的完全託管的向量資料庫服務,採用免費增值模式。它包括一個永久免費的「入門」方案,適用於開發和小型專案,以及付費的「無伺服器」和「專用」方案,為生產工作負載提供增強的效能、自動擴展和企業級支援。
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Milvus 替代方案
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LanceDB
LanceDB 是一個開源的、AI 原生多模態資料湖倉,專為建構和擴展 AI 應用而設計。它提供了一個統一的平台,用於儲存、搜尋和管理文本、圖像、語音和向量等複雜資料。LanceDB 是 RAG、語意搜尋和模型訓練的理想選擇,提供極速的混合搜尋、高達 PB 級的海量可擴展性以及顯著的成本節約,是企業級 AI 的強大基礎。
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Qdrant
Qdrant 是一款基於 Rust 建構的高效能開源向量資料庫和相似性搜尋引擎。它旨在透過高效管理和搜尋數十億個高維向量,為下一代 AI 應用提供動力。憑藉豐富的過濾、有效負載儲存和多種量化方法等進階功能,Qdrant 使開發人員能夠為語義搜尋、推薦系統和檢索增強生成(RAG)建構可擴展且具成本效益的解決方案。
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infiniflow
infiniflow 是一款專為大型語言模型(LLM)應用設計的高效能、開源的 AI 原生資料庫。它提供極速的向量搜尋、強大的混合搜尋能力(向量、全文、張量)和簡化的部署方式。憑藉其直觀的 Python API,它旨在為檢索增強生成(RAG)和語義搜尋等要求嚴苛的 AI 任務提供毫秒級延遲的支援。
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PostgresML
PostgresML 是一款功能強大的開源擴充套件,可將機器學習和人工智慧直接整合到您的 PostgreSQL 資料庫中。它支援使用簡單的 SQL 命令進行 GPU 加速推理、向量搜尋和完整的 RAG 管道,從而消除了資料遷移的需要,並為高效能、可擴展的 AI 應用簡化了 MLOps 堆疊。
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Zilliz
Zilliz 是一款專為可擴展 AI 應用打造的企業級向量資料庫。它基於廣受歡迎的開源專案 Milvus,提供高效能、高性價比的全託管服務(Zilliz Cloud),用於儲存、索引和搜尋數十億級的向量嵌入。Zilliz 旨在為 RAG、推薦系統和多模態搜尋等應用提供動力,並與主流 AI 框架和雲端平台無縫整合。
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ragie
Ragie 是一個專為開發者設計的全託管 RAG 即服務(RAG-as-a-Service)平台。它透過處理整個檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation)流程,簡化了建構和部署 AI 應用的過程。您只需連接資料來源,即可透過簡單的 API 為您的應用提供精準、具備上下文感知能力的聊天機器人、語意搜尋和知識管理系統,而無需管理複雜的基礎設施。
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