
Base de données vectorielle
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Milvus est une base de données vectorielle open source et haute performance conçue pour les applications d'IA. Elle excelle dans le stockage, l'indexation et la gestion d'ensembles de données vectorielles à grande échelle, permettant des recherches de similarité efficaces. Contrairement aux bases de données traditionnelles, Milvus est optimisée pour la recherche de similarité vectorielle, offrant des performances de requête significativement plus rapides. Elle prend en charge divers algorithmes d'indexation (par exemple, HNSW, IVF_FLAT) et métriques de distance (par exemple, euclidienne, cosinus) pour répondre à divers cas d'utilisation. Milvus est idéale pour les développeurs et les scientifiques des données travaillant sur des applications telles que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et les systèmes de recommandation. Son évolutivité et ses performances la rendent adaptée aux projets à petite échelle et aux déploiements de production à grande échelle. Zilliz Cloud propose un service Milvus entièrement géré pour une utilisation facile.
Milvus est optimisé pour les recherches de similarité vectorielle rapides. Il utilise des techniques d'indexation avancées comme HNSW et IVF_FLAT, permettant une latence de requête inférieure à la seconde, même sur des milliards de vecteurs. Les benchmarks montrent que Milvus peut atteindre des vitesses de recherche jusqu'à 10 fois supérieures à celles des bases de données à usage général pour les tâches de similarité vectorielle. Cette performance est essentielle pour les applications d'IA en temps réel.
Milvus est conçu pour évoluer horizontalement, vous permettant de gérer des ensembles de données croissants et des charges de requêtes en augmentation. Il prend en charge les déploiements distribués et offre des fonctionnalités telles que le partitionnement et la réplication des données pour une haute disponibilité et une tolérance aux pannes. L'architecture est conçue pour gérer des données à l'échelle du pétaoctet avec des performances constantes.
Milvus prend en charge une variété d'algorithmes d'indexation, notamment HNSW, IVF_FLAT et Annoy, vous permettant d'optimiser les performances en fonction de vos besoins spécifiques. Chaque algorithme offre différents compromis entre la vitesse de recherche, l'utilisation de la mémoire et la précision. Cette flexibilité permet aux utilisateurs d'affiner la base de données pour leurs cas d'utilisation spécifiques et les caractéristiques de leurs données.
Milvus prend en charge divers types de données, notamment les vecteurs à virgule flottante, les vecteurs binaires et les données scalaires. Il propose également une gamme de métriques de distance, telles que la distance euclidienne, la similarité cosinus et le produit scalaire, pour mesurer la similarité entre les vecteurs. Cette polyvalence vous permet de travailler avec diverses représentations vectorielles et mesures de similarité.
Milvus est un projet open source, favorisant une forte communauté de développeurs et d'utilisateurs. Cette nature ouverte permet la transparence, la collaboration et l'amélioration continue. La communauté active fournit un support, une documentation et des contributions, assurant la viabilité et l'innovation à long terme du projet.
Zilliz Cloud fournit un service Milvus entièrement géré, simplifiant le déploiement, la gestion et la mise à l'échelle. Il offre des fonctionnalités telles que les sauvegardes automatisées, la surveillance et l'optimisation des performances, réduisant ainsi les frais généraux opérationnels. Ce service géré permet aux utilisateurs de se concentrer sur leurs applications d'IA plutôt que sur l'administration de la base de données.
Les développeurs peuvent utiliser Milvus pour créer des applications de recherche d'images. Ils peuvent intégrer des images dans des représentations vectorielles, les stocker dans Milvus, puis rechercher des images similaires en fonction des caractéristiques visuelles. Cela permet des applications telles que la recherche d'images inversée et la recherche d'images basée sur le contenu.
Milvus peut alimenter les moteurs de recommandation en stockant les intégrations d'utilisateurs et d'éléments. En calculant la similarité entre les vecteurs d'utilisateurs et d'éléments, le système peut suggérer des éléments pertinents aux utilisateurs. Cela améliore l'engagement des utilisateurs et stimule les ventes dans les plateformes de commerce électronique et de contenu.
Milvus est utilisé pour stocker et rechercher des intégrations de mots ou d'intégrations de phrases dans les applications NLP. Cela permet des tâches telles que la recherche sémantique, la réponse aux questions et l'analyse de la similarité textuelle. Cela permet d'améliorer la précision des modèles NLP.
Les institutions financières peuvent utiliser Milvus pour détecter les transactions frauduleuses. En intégrant les données de transaction dans des vecteurs et en recherchant des schémas similaires, elles peuvent identifier les activités suspectes. Cela améliore la sécurité et protège contre les pertes financières.
Les chercheurs utilisent Milvus pour stocker et rechercher des structures moléculaires représentées sous forme de vecteurs. Cela leur permet d'identifier des molécules similaires pour la découverte et le développement de médicaments. Cela accélère le processus de recherche de candidats médicaments potentiels.
Les ingénieurs IA et les scientifiques des données bénéficient de la capacité de Milvus à stocker et à rechercher efficacement des données vectorielles. Ils peuvent l'utiliser pour créer et déployer des applications d'IA qui nécessitent une recherche de similarité, telles que la reconnaissance d'images, le NLP et les systèmes de recommandation. Cela simplifie le processus de création et de déploiement de modèles d'IA.
Les développeurs logiciels peuvent intégrer Milvus dans leurs applications pour ajouter des capacités de recherche vectorielle. Cela leur permet de créer des fonctionnalités telles que la recherche basée sur le contenu, les moteurs de recommandation et la détection d'anomalies. Il fournit une solution évolutive et performante pour la gestion des données vectorielles.
Les architectes de données peuvent tirer parti de Milvus pour concevoir des architectures de données évolutives et efficaces pour les applications basées sur l'IA. Ils peuvent l'utiliser pour gérer des ensembles de données vectorielles à grande échelle et optimiser les performances des requêtes. Cela permet de créer des solutions de données robustes et évolutives.
Les chercheurs peuvent utiliser Milvus pour expérimenter différents algorithmes de recherche vectorielle et techniques d'indexation. Ils peuvent évaluer les performances de divers modèles et optimiser leurs applications d'IA. Cela leur permet de repousser les limites de la recherche en IA.
Open Source (Apache 2.0). Zilliz Cloud : Niveau gratuit (ressources limitées), Forfaits payants basés sur le calcul et le stockage, Tarification personnalisée pour les entreprises.