一隻風箏

Milvus 是什麼？

Milvus 是一個開源向量資料庫，旨在為嵌入相似性搜尋和人工智慧應用程式提供支援。 Milvus 讓非結構化資料搜尋更容易存取，無論部署環境如何，都可以提供一致的使用者體驗。

Milvus 2.0 是一個儲存和運算分離的雲端原生向量資料庫。這個重構版本的 Milvus 中的所有組件都是無狀態的，以增強彈性和靈活性。更多架構細節請參閱 Milvus 架構概述。

Milvus 於 2019 年 10 月在開源 Apache License 2.0 下發布。

主要特點

萬億向量資料集的毫秒搜尋

在萬億向量資料集上以毫秒為單位測量的平均延遲。

簡化的非結構化資料管理

• 專為資料科學工作流程設計的豐富 API。

• 跨筆記型電腦、本地集群和雲端的一致用戶體驗。

• 將即時搜尋和分析嵌入到幾乎任何應用程式中。

可靠、始終在線的向量資料庫

Milvus 內建的複製和故障轉移/故障復原功能可確保資料和應用程式在發生中斷時保持業務連續性。

高度可擴展和彈性

組件級可擴展性使按需擴展和縮小成為可能。 Milvus 可根據負載類型在組件層級自動伸縮，使資源調度更有效率。

混合搜尋

從 Milvus 2.4 開始，我們引入了多向量支援和混合搜尋框架，這意味著使用者可以將多個向量欄位（最多 10 個）引入到單一集合中。不同列中的這些向量代表資料的不同方面，源自於不同的嵌入模型或經歷不同的處理方法。使用倒數排名融合 (RRF) 和加權評分等重新排名策略來整合混合搜尋的結果。

此功能在綜合搜尋場景中特別有用，例如根據圖片、語音、指紋等多種屬性來識別向量庫中最相似的人。

統一的Lambda結構

Milvus 將串流處理和批次結合起來進行資料存儲，平衡時效性和效率。其統一的介面使向量相似性搜尋變得輕而易舉。

社區支持、業界認可

擁有超過 1,000 名企業用戶、GitHub 上超過 27,000 顆星以及活躍的開源社區，使用 Milvus 時您並不孤單。 Milvus 作為 LF AI & Data Foundation 旗下的研究生項目，擁有機構支持。

快速啟動

從 Zilliz 雲端開始

Zilliz Cloud 是完全託管的雲端服務，也是部署 LF AI Milvus® 最簡單的方法，請參閱 Zilliz Cloud 並開始免費試用。

安裝 Milvus

• 獨立快速入門指南

• 叢集快速入門指南

• 進階部署

從原始碼建構 Milvus

首先檢查要求。

Linux系統（建議Ubuntu 20.04或更高版本）：

去：>= 1.21
cmake：>= 3.26.4
海灣合作委員會：9.5
蟒蛇：> 3.8 且 <= 3.11

採用 x86_64 的 MacOS 系統（建議使用 Big Sur 11.5 或更高版本）：

去：>= 1.21
cmake：>= 3.26.4
LLVM：> = 15
蟒蛇：> 3.8 且 <= 3.11

採用 Apple Silicon 的 MacOS 系統（建議使用 Monterey 12.0.1 或更高版本）：

去：> = 1.21（Arch = ARM64）
cmake：>= 3.26.4
LLVM：> = 15
蟒蛇：> 3.8 且 <= 3.11

克隆 Milvus 儲存庫並建置。

 # 克隆 github 倉庫。
$ ./scripts/install_deps.sh# 編譯 Milvus.$ make

有關完整故事，請參閱開發人員文件。

重要master 分支用於 Milvus v2.0 的開發。 2021 年 3 月 9 日，我們發布了 Milvus v1.0，這是 Milvus 的第一個長期支援的穩定版本。如需使用 Milvus v1.0，請切換到 1.0 分支。

Milvus 2.0 與 1.x：雲端原生、分散式架構、高度可擴充等

請參閱 Milvus 2.0 與 1.x 以了解更多資訊。

真實世界的演示

圖片搜尋	聊天機器人	化學結構搜尋

圖片搜尋

圖像可搜尋。立即從海量資料庫中返回最相似的圖像。

聊天機器人

互動式數位客戶服務可以節省使用者時間和企業資金。

化學結構搜尋

對指定分子進行極快的相似性搜尋、子結構搜尋或上層結構搜尋。

訓練營

Milvus 訓練營旨在讓使用者了解向量資料庫的簡單性和深度。了解如何執行基準測試以及建立涵蓋聊天機器人、推薦系統、反向影像搜尋、分子搜尋等的相似性搜尋應用程式。

貢獻

歡迎大家為 Milvus 做出貢獻。有關提交補丁和貢獻工作流程的詳細信息，請參閱貢獻指南。請參閱我們的社群儲存庫，了解我們的治理並存取更多社群資源。

文件

有關安裝、開發、部署和管理的指導，請查看 Milvus 文件。有關技術里程碑和增強建議，請查看 milvus confluence

軟體開發工具包

下面列出了已實現的SDK及其API文件：

• PyMilvus SDK

• 開發工具包

• 去SDK

• Cpp SDK(開發中)

• 節點SDK

• Rust SDK（開發中）

• CSharp SDK(開發中)

阿圖

Attu 為 Milvus 提供了直覺、高效的 GUI。

• 快速啟動

社群

加入 Discord 上的 Milvus 社區，與我們的工程團隊分享您的建議、意見和問題。

您也可以查看我們的常見問題解答頁面，找到您的問題的解決方案或答案。

訂閱 Milvus 郵件清單：

• 技術指導委員會

• 技術討論

• 公告

在社群媒體上關注 Milvus：

• 中等的

• X

• Youtube

參考

在研究論文中使用 Milvus 時的引用參考：

@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}
}

致謝

Milvus 採用以下相依性：

• 感謝 FAISS 提供的優秀搜尋庫。

• 感謝 etcd 提供了出色的開源鍵值儲存工具。

• 感謝 Pulsar 出色的分散式發布-訂閱訊息系統。

• 感謝 Tantivy 用 Rust 編寫的全文搜尋引擎庫。

• 感謝 RocksDB 強大的儲存引擎。

Milvus 被以下開源專案採用：

• Towhee 是一個靈活的、以應用為導向的框架，用於計算非結構化資料上的嵌入向量。

• Haystack 是一個利用 Transformer 模型的開源 NLP 框架

• Langchain 透過可組合性與法學碩士建立應用程序

• LLamaIndex 為您的 LLM 申請提供資料框架

• GPTCache 是一個用於建立語意快取以儲存 LLM 查詢回應的函式庫。