Milvus

Milvus : la base de données vectorielle haute performance pour les applications GenAI

Qu’est-ce que Milvus ?

Milvus est une base de données vectorielle open source conçue pour gérer les recherches de similarité sur des ensembles de données massifs. Conçu spécifiquement pour les applications GenAI, Milvus permet aux développeurs d’effectuer des recherches à grande vitesse et de s’adapter à des dizaines de milliards de vecteurs avec une perte de performances minimale. Cela en fait un outil puissant pour diverses applications, notamment les systèmes de récupération d’images, les systèmes de recommandation, etc.

Principales caractéristiques de Milvus

• Haute performance: Milvus est conçu pour la vitesse et la précision, tirant parti de l’indexation globale pour récupérer rapidement les données, quelle que soit l’échelle.
• Évolutivité: Il peut évoluer de manière élastique pour prendre en charge des dizaines de milliards de vecteurs avec une architecture entièrement distribuée.
• Riche en fonctionnalités: Milvus offre le filtrage des métadonnées, la recherche hybride, la prise en charge multivecteurs, etc.
• Code réutilisable: Les développeurs peuvent écrire du code une seule fois et le déployer en production avec une seule ligne de code.
• Communauté de soutien: Une base de données vectorielle préférée des fans avec de nombreuses ressources et des contributeurs utiles.

Comment fonctionne Milvus

Milvus stocke les incorporations vectorielles générées à partir de données non structurées. Ces incorporations sont des vecteurs de grande dimension qui représentent la signification sémantique des données d’origine. Milvus indexe ensuite ces vecteurs pour permettre des recherches de similarité rapides. Lorsqu’un utilisateur effectue une recherche, Milvus compare le vecteur de requête aux vecteurs indexés et renvoie les résultats les plus similaires.

Options de déploiement

Milvus offre plusieurs options de déploiement pour répondre à différents besoins :

• Milvus Lite: Une version légère et facile à démarrer qui s’exécute en tant que bibliothèque dans les ordinateurs portables, idéale pour l’apprentissage et le prototypage.
• Milvus autonome: Un déploiement robuste sur une seule machine, adapté à la production ou aux tests avec des ensembles de données allant jusqu’à des millions de vecteurs.
• Milvus distribué: Une solution évolutive de qualité entreprise pour la gestion de milliards de vecteurs avec une fiabilité élevée et une boîte à outils complète.
• Zilliz Cloud (Milvus entièrement géré): Un service entièrement géré et sans tracas qui est 10 fois plus rapide que Milvus, disponible en options de cluster sans serveur et dédié.

Cas d’utilisation

Milvus est utilisé dans diverses applications GenAI, notamment :

• Génération augmentée de récupération (RAG): Amélioration des sorties du modèle de langage avec des informations pertinentes extraites des bases de données vectorielles.
• Recherche d’images: Création de systèmes de récupération d’images robustes et évolutifs.
• Recherche multimodale: Combinaison de différents types de données pour des résultats de recherche plus précis.
• Recherche hybride: Combinaison de la recherche vectorielle avec la recherche traditionnelle par mots clés.

Pourquoi choisir Milvus ?

• Évolutivité: Milvus peut gérer facilement des ensembles de données massifs, ce qui le rend adapté aux applications d’entreprise.
• Performance: Ses capacités de recherche à grande vitesse garantissent des résultats rapides et précis.
• Flexibilité: Grâce à de nombreuses options de déploiement, Milvus peut être adapté à différents environnements et cas d’utilisation.
• Soutien communautaire: Une communauté dynamique et solidaire fournit de nombreuses ressources et une assistance.

À qui s’adresse Milvus ?

Milvus est conçu pour :

• Les scientifiques des données qui travaillent sur des projets d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond.
• Les ingénieurs qui créent des tâches de recherche de similarité et des systèmes de recommandation.
• Les développeurs qui créent des applications GenAI qui nécessitent un traitement et une recherche efficaces des données vectorielles.

Démarrage avec Milvus

Pour commencer à exécuter Milvus, vous pouvez utiliser MilvusClient à partir de la bibliothèque pymilvus. Voici un exemple de base :

from pymilvus import MilvusClient

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

Cet extrait de code montre comment créer une collection dans Milvus. Vous pouvez ensuite insérer des données et effectuer des recherches au besoin.

Conclusion

Milvus se distingue comme une base de données vectorielle haute performance, évolutive et polyvalente, ce qui en fait un excellent choix pour les développeurs et les ingénieurs qui travaillent sur des applications GenAI. Sa capacité à gérer des ensembles de données massifs et à effectuer des recherches de similarité rapides en fait un outil précieux pour quiconque travaille avec des incorporations vectorielles. Que vous créiez un système de récupération d’images ou que vous amélioriez les sorties d’un modèle de langage, Milvus fournit la base pour libérer le potentiel de vos données. Grâce à sa communauté de soutien et à sa documentation complète, Milvus vous permet de créer facilement des applications robustes et évolutives.