Milvus

Milvus: Die leistungsstarke Vektordatenbank für GenAI-Anwendungen

Was ist Milvus?

Milvus ist eine Open-Source-Vektordatenbank, die für Ähnlichkeitssuchen in massiven Datensätzen entwickelt wurde. Speziell für GenAI-Anwendungen entwickelt, ermöglicht Milvus Entwicklern, Hochgeschwindigkeitssuchen durchzuführen und auf zig Milliarden von Vektoren mit minimalem Leistungsverlust zu skalieren. Dies macht es zu einem leistungsstarken Werkzeug für verschiedene Anwendungen, darunter Bildabrufsysteme, Empfehlungssysteme und mehr.

Hauptmerkmale von Milvus

• Hohe Leistung: Milvus ist auf Geschwindigkeit und Genauigkeit ausgelegt und nutzt die globale Indizierung, um Daten schnell und unabhängig von der Skalierung abzurufen.
• Skalierbarkeit: Es kann elastisch skaliert werden, um zig Milliarden von Vektoren mit einer vollständig verteilten Architektur zu unterstützen.
• Funktionsreich: Milvus bietet Metadatenfilterung, hybride Suche, Multi-Vektor-Unterstützung und mehr.
• Wiederverwendbarer Code: Entwickler können Code einmal schreiben und mit einer einzigen Codezeile in die Produktion überführen.
• Unterstützende Community: Eine beliebte Vektordatenbank mit umfangreichen Ressourcen und hilfsbereiten Mitwirkenden.

Wie Milvus funktioniert

Milvus speichert Vektoreinbettungen, die aus unstrukturierten Daten generiert werden. Diese Einbettungen sind hochdimensionale Vektoren, die die semantische Bedeutung der Originaldaten darstellen. Milvus indiziert diese Vektoren dann, um schnelle Ähnlichkeitssuchen zu ermöglichen. Wenn ein Benutzer eine Suche durchführt, vergleicht Milvus den Anfragevektor mit den indizierten Vektoren und gibt die ähnlichsten Ergebnisse zurück.

Bereitstellungsoptionen

Milvus bietet verschiedene Bereitstellungsoptionen, um unterschiedlichen Anforderungen gerecht zu werden:

• Milvus Lite: Eine schlanke, einfach zu startende Version, die als Bibliothek in Notebooks oder Laptops ausgeführt wird und sich ideal zum Lernen und für Prototypen eignet.
• Milvus Standalone: Eine robuste Einzelmaschinenbereitstellung, die für die Produktion oder das Testen mit Datensätzen von bis zu Millionen von Vektoren geeignet ist.
• Milvus Distributed: Eine skalierbare Lösung der Enterprise-Klasse für die Verarbeitung von Milliarden von Vektoren mit hoher Zuverlässigkeit und einem umfassenden Toolkit.
• Zilliz Cloud (Fully Managed Milvus): Ein problemfreier, vollständig verwalteter Dienst, der 10x schneller als Milvus ist und in serverlosen und dedizierten Clusteroptionen verfügbar ist.

Anwendungsfälle

Milvus wird in einer Vielzahl von GenAI-Anwendungen eingesetzt, darunter:

• Retrieval Augmented Generation (RAG): Verbesserung der Ausgaben von Sprachmodellen mit relevanten Informationen, die aus Vektordatenbanken abgerufen werden.
• Bildersuche: Aufbau robuster und skalierbarer Bildabrufsysteme.
• Multimodale Suche: Kombination verschiedener Datentypen für genauere Suchergebnisse.
• Hybride Suche: Kombination von Vektorsuche mit traditioneller schlüsselwortbasierter Suche.

Warum Milvus wählen?

• Skalierbarkeit: Milvus kann problemlos massive Datensätze verarbeiten und ist daher für Anwendungen auf Unternehmensebene geeignet.
• Leistung: Seine Hochgeschwindigkeitssuchfunktionen gewährleisten schnelle und genaue Ergebnisse.
• Flexibilität: Mit mehreren Bereitstellungsoptionen kann Milvus an verschiedene Umgebungen und Anwendungsfälle angepasst werden.
• Community-Unterstützung: Eine lebendige und unterstützende Community bietet umfangreiche Ressourcen und Unterstützung.

Für wen ist Milvus geeignet?

Milvus ist konzipiert für:

• Data Scientists, die an Machine-Learning- und Deep-Learning-Projekten arbeiten.
• Ingenieure, die Ähnlichkeitssuchaufgaben und Empfehlungssysteme erstellen.
• Entwickler, die GenAI-Anwendungen erstellen, die eine effiziente Vektordatenverarbeitung und -suche erfordern.

Erste Schritte mit Milvus

Um Milvus auszuführen, können Sie den MilvusClient aus der pymilvus-Bibliothek verwenden. Hier ist ein einfaches Beispiel:

from pymilvus import MilvusClient

client = MilvusClient("milvus_demo.db")
client.create_collection(
 collection_name="demo_collection",
 dimension=5
)

Dieser Code-Snippet demonstriert, wie eine Collection in Milvus erstellt wird. Sie können dann Daten einfügen und bei Bedarf Suchen durchführen.

Fazit

Milvus zeichnet sich als leistungsstarke, skalierbare und vielseitige Vektordatenbank aus und ist damit eine ausgezeichnete Wahl für Entwickler und Ingenieure, die an GenAI-Anwendungen arbeiten. Seine Fähigkeit, massive Datensätze zu verarbeiten und schnelle Ähnlichkeitssuchen durchzuführen, macht es zu einem wertvollen Werkzeug für alle, die mit Vektoreinbettungen arbeiten. Egal, ob Sie ein Bildabrufsystem erstellen oder die Ausgaben von Sprachmodellen verbessern, Milvus bietet die Grundlage, um das Potenzial in Ihren Daten freizusetzen. Mit seiner unterstützenden Community und der umfassenden Dokumentation ermöglicht Milvus Ihnen, robuste und skalierbare Anwendungen mit Leichtigkeit zu erstellen.