Milvus

Milvus: GenAI 애플리케이션을 위한 고성능 벡터 데이터베이스

Milvus란 무엇인가요?

Milvus는 임베딩 벡터의 대규모 데이터 세트에 대한 유사성 검색을 처리하도록 설계된 오픈 소스 벡터 데이터베이스입니다. 특히 GenAI 애플리케이션용으로 구축되어 개발자는 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오에서 생성된 벡터 임베딩을 효율적으로 저장, 인덱싱 및 쿼리할 수 있습니다.

주요 기능 및 이점:

• 고속 검색: Milvus는 대규모에서도 유사한 벡터를 매우 빠르게 검색할 수 있습니다.
• 확장성: 벡터 데이터베이스를 쉽게 확장하여 성능 저하를 최소화하면서 수십억 개의 벡터를 처리할 수 있습니다.
• 오픈 소스: 활발한 커뮤니티와 오픈 소스 솔루션의 유연성을 활용하십시오.
• GenAI 지원: GenAI 애플리케이션용으로 특별히 구축된 Milvus는 인기 있는 AI 프레임워크와 원활하게 통합됩니다.
• 다양한 배포 옵션: 가벼운 Milvus Lite, 강력한 Milvus Standalone, 확장 가능한 Milvus Distributed 또는 번거로움 없는 Zilliz Cloud(완전 관리형 Milvus) 중에서 선택하십시오.

Milvus 사용 방법

시작하기 위한 빠른 예제는 다음과 같습니다.

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

배포 옵션:

• Milvus Lite: 학습 및 프로토타입 제작에 이상적입니다.
• Milvus Standalone: 수백만 개의 벡터 데이터 세트로 프로덕션 또는 테스트에 적합합니다.
• Milvus Distributed: 수십억 개의 벡터를 처리하기 위해 수평적 확장성이 필요한 엔터프라이즈급 솔루션용으로 설계되었습니다.
• Zilliz Cloud: 번거로움 없이 10배 더 빠른 경험을 제공하는 완전 관리형 Milvus 서비스입니다.

사용 사례:

Milvus는 다음에 적합합니다.

• 이미지 검색: 강력하고 확장 가능한 이미지 검색 시스템을 구축합니다.
• 유사성 검색: 머신 러닝, 딥 러닝 및 추천 시스템을 강화합니다.
• RAG(검색 증강 생성): 효율적인 정보 검색으로 GenAI 애플리케이션을 개선합니다.

개발자가 Milvus를 선택하는 이유:

• 확장성: 필요에 따라 확장하여 수십억 개의 벡터를 지원합니다.
• 속도: 글로벌 인덱스로 데이터를 빠르게 검색합니다.
• 재사용 가능한 코드: 한 줄의 코드로 배포합니다.
• 커뮤니티: 활기차고 유용한 커뮤니티에서 지원을 받으십시오.

자세히 알아보기:

• Milvus 설명서
• Milvus 튜토리얼