凧
milus-2.4.14
Milvus は、埋め込み類似性検索および AI アプリケーションを強化するために構築されたオープンソースのベクトル データベースです。 Milvus は、非構造化データの検索をよりアクセスしやすくし、展開環境に関係なく一貫したユーザー エクスペリエンスを提供します。
Milvus 2.0 は、ストレージと計算が設計によって分離されたクラウドネイティブのベクトル データベースです。このリファクタリングされたバージョンの Milvus のすべてのコンポーネントはステートレスであり、弾力性と柔軟性が強化されています。アーキテクチャの詳細については、「Milvus アーキテクチャの概要」を参照してください。
Milvus は、2019 年 10 月にオープンソースの Apache License 2.0 に基づいてリリースされました。現在、LF AI & Data Foundation の大学院プロジェクトです。
データ サイエンス ワークフロー向けに設計された豊富な API。
ラップトップ、ローカル クラスター、クラウド全体で一貫したユーザー エクスペリエンス。
リアルタイムの検索と分析を事実上あらゆるアプリケーションに組み込みます。
この機能は、画像、音声、指紋などのさまざまな属性に基づいてベクトル ライブラリ内で最も類似した人物を識別するなど、包括的な検索シナリオで特に役立ちます。詳細については、「ハイブリッド検索」を参照してください。
Zilliz Cloud はクラウド上のフルマネージド サービスであり、LF AI Milvus® を導入する最も簡単な方法です。Zilliz Cloud を参照して無料トライアルを開始してください。
スタンドアロン クイック スタート ガイド
クラスターのクイック スタート ガイド
高度な導入
まずは要件を確認してください。
Linux システム (Ubuntu 20.04 以降を推奨):
行く: >= 1.21 cmake: >= 3.26.4 gcc: 9.5 Python: > 3.8 かつ <= 3.11
x86_64 を搭載した MacOS システム (Big Sur 11.5 以降を推奨):
行く: >= 1.21 cmake: >= 3.26.4 llvm: >= 15 Python: > 3.8 かつ <= 3.11
Apple Silicon を搭載した MacOS システム (Monterey 12.0.1 以降を推奨):
行く: >= 1.21 (アーチ=ARM64) cmake: >= 3.26.4 llvm: >= 15 Python: > 3.8 かつ <= 3.11
Milvus リポジトリをクローンしてビルドします。
# github リポジトリのクローンを作成します。$ git clone https://github.com/milvus-io/milvus.git# サードパーティの依存関係をインストールします。$ cd milvus/ $ ./scripts/install_deps.sh# Milvusをコンパイルします。$ make
詳細については、開発者向けドキュメントを参照してください。
重要master ブランチは、Milvus v2.0 の開発用です。 2021 年 3 月 9 日に、長期サポートを備えた Milvus の最初の安定バージョンである Milvus v1.0 をリリースしました。 Milvus v1.0 を使用するには、ブランチ 1.0 に切り替えます。
詳細については、「Milvus 2.0 と 1.x」を参照してください。
 |  |  |
| 画像検索 | チャットボット | 化学構造検索 |
|---|
画像が検索可能になりました。大規模なデータベースから最も類似した画像を瞬時に返します。
ユーザーの時間と企業のコストを節約するインタラクティブなデジタル カスタマー サービス。
指定された分子の類似性検索、部分構造検索、または超構造検索を非常に高速に実行します。
Milvus ブートキャンプは、ユーザーがベクトル データベースのシンプルさと奥深さの両方を体験できるように設計されています。ベンチマーク テストを実行する方法と、チャットボット、レコメンデーション システム、逆画像検索、分子検索などにわたる類似性検索アプリケーションを構築する方法を説明します。
Milvus への貢献は誰からでも歓迎されます。パッチの送信および貢献ワークフローの詳細については、「貢献のガイドライン」を参照してください。当社のガバナンスについて学び、より多くのコミュニティ リソースにアクセスするには、コミュニティ リポジトリを参照してください。
インストール、開発、展開、および管理に関するガイダンスについては、Milvus Docs を確認してください。技術的なマイルストーンと機能強化の提案については、milvus confluence を確認してください。
実装された SDK とその API ドキュメントは以下のとおりです。
PyMilvus SDK
Java SDK
ゴーSDK
Cpp SDK(開発中)
ノードSDK
Rust SDK(開発中)
CSharp SDK(開発中)
Attu は、Milvus に直感的で効率的な GUI を提供します。
クイックスタート
Discord の Milvus コミュニティに参加して、提案、アドバイス、質問をエンジニアリング チームと共有してください。
また、FAQ ページをチェックして、問題や質問に対する解決策や回答を見つけることもできます。
Milvus メーリング リストに登録します。
技術運営委員会
技術的な議論
発表
ソーシャルメディアでミルバスをフォローしてください:
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ユーチューブ
研究論文で Milvus を使用する場合に引用する参照:
@inproceedings{2021milvus,
title={Milvus: A Purpose-Built Vector Data Management System},
author={Wang, Jianguo and Yi, Xiaomeng and Guo, Rentong and Jin, Hai and Xu, Peng and Li, Shengjun and Wang, Xiangyu and Guo, Xiangzhou and Li, Chengming and Xu, Xiaohai and others},
booktitle={Proceedings of the 2021 International Conference on Management of Data},
pages={2614--2627},
year={2021}
}
@article{2022manu,
title={Manu: a cloud native vector database management system},
author={Guo, Rentong and Luan, Xiaofan and Xiang, Long and Yan, Xiao and Yi, Xiaomeng and Luo, Jigao and Cheng, Qianya and Xu, Weizhi and Luo, Jiarui and Liu, Frank and others},
journal={Proceedings of the VLDB Endowment},
volume={15},
number={12},
pages={3548--3561},
year={2022},
publisher={VLDB Endowment}
}Milvus は次の依存関係を採用します。
優れた検索ライブラリを提供してくれた FAISS に感謝します。
優れたオープンソースのキー/値ストア ツールを提供してくれた etcd に感謝します。
Pulsar の素晴らしい分散型パブサブメッセージング システムに感謝します。
Rust で書かれた全文検索エンジン ライブラリの Tantivy に感謝します。
強力なストレージ エンジンを提供する RocksDB に感謝します。
Milvus は次のオープンソース プロジェクトに採用されています。
Towhee は、非構造化データに対する埋め込みベクトルを計算するための、柔軟なアプリケーション指向のフレームワークです。
Haystack は、Transformer モデルを活用するオープンソース NLP フレームワークです。
Langchain コンポーザビリティによる LLM を使用したアプリケーションの構築
LLamaIndex は LLM アプリケーションのデータ フレームワークです
GPTCache は、LLM クエリからの応答を保存するセマンティック キャッシュを作成するためのライブラリです。
