Milvus Distributed

Milvus — высокопроизводительная облачная векторная база данных для приложений искусственного интеллекта с аппаратным ускорением поиска на CPU и GPU.

Преимущества

• Горизонтальное масштабирование за счет разделения вычислений и хранения — поддержка миллиардов векторов и тысяч одновременных запросов.
• Поддержка всех основных типов векторных индексов: HNSW, IVF, FLAT, SCANN, DiskANN, а также фильтрации метаданных, гибридного поиска (плотные и разреженные векторы) и мультитенантности.
• Поддержка сценариев семантического поиска, RAG, поиска по изображениям и рекомендательных систем.
• Несколько вариантов развертывания: от локального экземпляра до полностью распределенного кластера.

1. Установите продукт из Marketplace в уже существующий кластер Kubernetes.

2. Дождитесь установки всех ресурсов Milvus.

3. Добавьте новое правило в группу безопасности кластера, в котором развернут Milvus:

   Направление трафика	Диапазон портов	Протокол	Назначение / Источник	CIDR-блоки
   Входящий	443	TCP	CIDR	0.0.0.0/0

4. Получите временный пароль для авторизации:

   kubectl get cm milvus -n milvus -o jsonpath='{.data.default\.yaml}' | sed -nE 's/.*defaultRootPassword: "?([^"]+)"?.*/\1/p'
   

5. Смените пароль по инструкции.

6. Milvus будет доступен по следующим адресам:

   • Attu — attu.<доменное_имя_указанное_при_установке>.
   • Milvus gRPC — milvus.<доменное_имя_указанное_при_установке>.
   • Milvus WebUI — выполните команду kubectl port-forward -n <namespace> service/milvus 27018:19530 и откройте в браузере http://localhost:27018.

Генерация с дополнительным извлечением (RAG)

# Сценарий
> Разработчик: "Мне нужно улучшить точность ответов моей LLM-модели, используя нашу собственную базу знаний с миллионами документов."

Решение Milvus: Интегрируйте Milvus в свой RAG-конвейер для высокопроизводительного векторного поиска. Храните и извлекайте релевантный контекст из вашей базы знаний за миллисекунды, уменьшая галлюцинации и повышая точность ответов при обработке миллиардов документов в масштабе.

Поиск изображений

# Сценарий
> Пользователь: "Я хочу найти все изображения в моей библиотеке, похожие на это фото горного пейзажа."

Решение Milvus: Создавайте мощные системы поиска изображений с эффективным векторным поиском по сходству Milvus. Независимо от того, разрабатываете ли вы персональную фотобиблиотеку или коммерческое приложение для поиска изображений, Milvus обеспечивает производительность и масштабируемость, необходимые для мгновенного поиска визуально похожих изображений в огромных наборах данных.

Семантический поиск

# Сценарий
> Пользователь: "Покажи мне документы о влиянии искусственного интеллекта на здравоохранение."

Решение Milvus: Выйдите за рамки сопоставления ключевых слов с возможностями семантического поиска Milvus. Понимайте намерения пользователя и предоставляйте более релевантные результаты, выполняя поиск на основе смысла, а не точных совпадений, значительно улучшая качество поиска для ваших пользователей.

Рекомендательные системы

# Сценарий
> Бизнес-требование: "Нам нужно персонализировать рекомендации товаров в реальном времени для миллионов пользователей."

Решение Milvus: Обеспечивайте персонализированные рекомендации в масштабе с Milvus. Эффективно храня и выполняя поиск по векторным представлениям пользователей и товаров, Milvus позволяет создавать актуальные рекомендации в реальном времени, которые повышают вовлеченность и конверсию на вашей платформе.

Служба технической поддержки Yandex Cloud отвечает на запросы 24 часа в сутки, 7 дней в неделю. Доступные виды запросов и срок их обработки зависят от тарифного плана. Подключить платную поддержку можно в консоли управления. Подробнее о порядке оказания технической поддержки.