Milvus

Milvus: GenAI 애플리케이션을 위한 고성능 벡터 데이터베이스

Milvus란 무엇입니까?

Milvus는 대규모 데이터 세트에서 유사성 검색을 처리하도록 설계된 오픈 소스 벡터 데이터베이스입니다. 특히 GenAI 애플리케이션을 위해 구축된 Milvus를 사용하면 개발자는 고속 검색을 수행하고 성능 저하를 최소화하면서 수십억 개의 벡터로 확장할 수 있습니다. 이는 이미지 검색 시스템, 추천 시스템 등 다양한 애플리케이션에 유용한 도구입니다.

Milvus의 주요 기능

• 고성능: Milvus는 속도와 정확성을 위해 설계되었으며, 전역 인덱싱을 활용하여 규모에 관계없이 데이터를 빠르게 검색합니다.
• 확장성: 완전히 분산된 아키텍처로 수십억 개의 벡터를 지원하도록 탄력적으로 확장할 수 있습니다.
• 풍부한 기능: Milvus는 메타데이터 필터링, 하이브리드 검색, 다중 벡터 지원 등을 제공합니다.
• 재사용 가능한 코드: 개발자는 코드를 한 번 작성하고 단 한 줄의 코드로 프로덕션 환경에 배포할 수 있습니다.
• 지원적인 커뮤니티: 광범위한 리소스와 유용한 기여자가 있는 인기 있는 벡터 데이터베이스입니다.

Milvus 작동 방식

Milvus는 비정형 데이터에서 생성된 벡터 임베딩을 저장합니다. 이러한 임베딩은 원래 데이터의 의미론적 의미를 나타내는 고차원 벡터입니다. 그런 다음 Milvus는 이러한 벡터를 인덱싱하여 빠른 유사성 검색을 가능하게 합니다. 사용자가 검색을 수행하면 Milvus는 쿼리 벡터를 인덱싱된 벡터와 비교하여 가장 유사한 결과를 반환합니다.

배포 옵션

Milvus는 다양한 요구 사항에 맞는 여러 배포 옵션을 제공합니다.

• Milvus Lite: 노트북 또는 랩톱에서 라이브러리로 실행되는 가볍고 시작하기 쉬운 버전으로, 학습 및 프로토타입 제작에 적합합니다.
• Milvus Standalone: 최대 수백만 개의 벡터가 있는 데이터 세트로 프로덕션 또는 테스트에 적합한 강력한 단일 머신 배포입니다.
• Milvus Distributed: 높은 안정성과 포괄적인 툴킷으로 수십억 개의 벡터를 처리하기 위한 확장 가능한 엔터프라이즈급 솔루션입니다.
• Zilliz Cloud (완전 관리형 Milvus): Milvus보다 10배 빠른 번거로움 없는 완전 관리형 서비스로, 서버리스 및 전용 클러스터 옵션으로 제공됩니다.

사용 사례

Milvus는 다음과 같은 다양한 GenAI 애플리케이션에서 사용됩니다.

• 검색 증강 생성(RAG): 벡터 데이터베이스에서 검색된 관련 정보를 사용하여 언어 모델 출력을 향상시킵니다.
• 이미지 검색: 강력하고 확장 가능한 이미지 검색 시스템을 구축합니다.
• 다중 모드 검색: 보다 정확한 검색 결과를 위해 다양한 유형의 데이터를 결합합니다.
• 하이브리드 검색: 벡터 검색과 기존 키워드 기반 검색을 결합합니다.

Milvus를 선택하는 이유

• 확장성: Milvus는 대규모 데이터 세트를 쉽게 처리할 수 있으므로 엔터프라이즈급 애플리케이션에 적합합니다.
• 성능: 고속 검색 기능은 빠르고 정확한 결과를 보장합니다.
• 유연성: 여러 배포 옵션을 통해 Milvus는 다양한 환경 및 사용 사례에 적용할 수 있습니다.
• 커뮤니티 지원: 활기차고 지원적인 커뮤니티는 풍부한 리소스와 지원을 제공합니다.

Milvus는 누구를 위한 것입니까?

Milvus는 다음을 위해 설계되었습니다.

• 머신 러닝 및 딥 러닝 프로젝트를 수행하는 데이터 과학자.
• 유사성 검색 작업 및 추천 시스템을 구축하는 엔지니어.
• 효율적인 벡터 데이터 처리 및 검색이 필요한 GenAI 애플리케이션을 만드는 개발자.

Milvus 시작하기

Milvus 실행을 시작하려면 pymilvus 라이브러리에서 MilvusClient를 사용할 수 있습니다. 다음은 기본 예제입니다.

from pymilvus import MilvusClient

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

이 코드 조각은 Milvus에서 컬렉션을 만드는 방법을 보여줍니다. 그런 다음 필요에 따라 데이터를 삽입하고 검색을 수행할 수 있습니다.

결론

Milvus는 고성능, 확장 가능하고 다재다능한 벡터 데이터베이스로, GenAI 애플리케이션을 수행하는 개발자와 엔지니어에게 탁월한 선택입니다. 대규모 데이터 세트를 처리하고 빠른 유사성 검색을 수행할 수 있는 기능은 벡터 임베딩을 사용하는 모든 사람에게 유용한 도구입니다. 이미지 검색 시스템을 구축하든 언어 모델 출력을 향상시키든 Milvus는 데이터 내에서 잠재력을 발휘할 수 있는 기반을 제공합니다. 지원적인 커뮤니티와 포괄적인 문서를 통해 Milvus는 강력하고 확장 가능한 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있도록 지원합니다.