Milvus ist eine leistungsstarke, open-source Vektor-Datenbank, die für schnelle Ähnlichkeitssuche und den Umgang mit großen Mengen an Embedding-Daten entwickelt wurde. Ursprünglich von Zilliz entwickelt, eignet sich Milvus für Anwendungsfälle wie semantische Suche, Bilderkennung, Empfehlungssysteme und Videoanalyse.

Die Software richtet sich an Data Scientists, Machine-Learning-Ingenieure und Backend-Entwickler in Branchen wie E-Commerce, Finanzen, Sicherheit und autonomes Fahren. Milvus unterstützt Milliarden von Vektoren, bietet verschiedene Indexierungsverfahren und lässt sich gut in bestehende ML-Workflows integrieren.
Zentrale Vorteile:

• Schnelle Vektorsuche mit geringer Latenz

• Skalierbare, modulare und cloud-native Architektur

• Unterstützung für verschiedene Index- und Distanzmetriken

Was sind die Hauptfunktionen von Milvus?

Hochleistungsfähige Vektor-Indexierung

Milvus unterstützt mehrere Indexierungsalgorithmen, die je nach Datenvolumen und Einsatzzweck flexibel wählbar sind.

• Index-Typen: IVF, HNSW, ANNOY, Flat

• Unterstützte Distanzen: Cosine, L2 (euklidisch), Inner Product

• Dynamisches Hinzufügen, Aktualisieren und Löschen von Vektoren

Horizontale Skalierbarkeit

Milvus ist für große Datenmengen optimiert und kann über mehrere Knoten skaliert werden.

• Verteilte Architektur mit Trennung von Rechen- und Speichereinheiten

• Ressourcenschonende Abfrageverarbeitung durch dedizierte Query-Nodes

• Skalierbar auf Milliarden von Vektoren

Flexible Bereitstellungsoptionen

Milvus kann in unterschiedlichen IT-Umgebungen betrieben werden – lokal oder in der Cloud.

• Eigenbetrieb via Docker oder Kubernetes

• Vollständig verwaltete Cloud-Version über Zilliz Cloud

• Kompatibel mit Objektspeichern wie S3 oder MinIO

Integration in Machine-Learning-Umgebungen

Milvus lässt sich einfach in ML-Pipelines integrieren und unterstützt gängige Frameworks.

• Kompatibel mit TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, OpenAI

• APIs und SDKs in Python, Go, Java, C++ und Node.js verfügbar

• Gut geeignet für Datenwissenschaft und KI-Produktionssysteme

Umfangreiche Abfrage- und Filterfunktionen

Milvus ermöglicht präzise Suchvorgänge durch Kombination von Vektor- und Metadatensuche.

• Ähnlichkeitssuche mit Top-K-Ergebnissen

• Boolesche Filter auf Metadaten

• Hybrid-Queries mit Bereichs- und Termabfragen

Warum Milvus wählen?

• Speziell für KI-Anwendungen optimiert: Entwickelt für moderne Deep-Learning-Embeddings.

• Skalierbar und effizient: Bewältigt große Datenmengen auf mehreren Knoten ohne Leistungseinbußen.

• Flexibles Indexsystem: Wahl des passenden Algorithmus je nach Latenz- und Genauigkeitsanforderung.

• Breite ML-Kompatibilität: Integration mit den wichtigsten Frameworks und Daten-Tools.

• Bewährtes Open-Source-Projekt: Aktive Entwicklung, gute Dokumentation und Community-Support durch Zilliz.