Milvus の概要
Milvus：GenAI アプリケーション向け高性能ベクトルデータベース
Milvus とは？
Milvus は、埋め込みベクトルの大規模データセットに対する類似性検索を処理するために設計されたオープンソースのベクトルデータベースです。GenAI アプリケーション専用に構築されており、開発者はテキスト、画像、オーディオ、ビデオから生成されたベクトル埋め込みを効率的に保存、インデックス作成、およびクエリできます。
主な機能と利点：
- 高速検索： Milvus は、大規模な場合でも、類似ベクトルの非常に高速な検索を可能にします。
- スケーラビリティ： ベクトルデータベースを簡単にスケールして、パフォーマンスの低下を最小限に抑えながら、数千億のベクトルを処理できます。
- オープンソース： 活気のあるコミュニティとオープンソースソリューションの柔軟性の恩恵を受けます。
- GenAI 対応： GenAI アプリケーション専用に構築された Milvus は、一般的な AI フレームワークとシームレスに統合されます。
- 複数の展開オプション： 軽量の Milvus Lite、堅牢な Milvus Standalone、スケーラブルな Milvus Distributed、または手間のかからない Zilliz Cloud (フルマネージド Milvus) から選択します。
Milvus の使用方法
開始するための簡単な例を次に示します。
from pymilvus import MilvusClient
client = MilvusClient("milvus_demo.db")
client.create_collection(
collection_name="demo_collection",
dimension=5
)
展開オプション：
- Milvus Lite： 学習とプロトタイピングに最適です。
- Milvus Standalone： 数百万のベクトルのデータセットを使用した本番環境またはテストに適しています。
- Milvus Distributed： 数十億のベクトルを処理するために水平方向のスケーラビリティを必要とするエンタープライズグレードのソリューション向けに設計されています。
- Zilliz Cloud： 手間のかからない 10 倍高速なエクスペリエンスを提供する、フルマネージドの Milvus サービス。
ユースケース：
Milvus は以下に最適です。
- 画像検索： 堅牢でスケーラブルな画像検索システムを構築します。
- 類似性検索： 機械学習、深層学習、およびレコメンデーションシステムを強化します。
- RAG (検索拡張生成)： 効率的な情報検索で GenAI アプリケーションを強化します。
開発者が Milvus を選択する理由：
- スケーラビリティ： 必要に応じてスケールして、数十億のベクトルをサポートします。
- 速度： グローバルインデックスを使用してデータを迅速に取得します。
- 再利用可能なコード： 1 行のコードでデプロイします。
- コミュニティ： 活気のある役立つコミュニティからサポートを受けてください。
詳細情報：
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