Milvus Distributed

Milvus — высокопроизводительная, облачная векторная база данных, специально разработанная для приложений искусственного интеллекта. Созданная на Go и C++, она использует аппаратное ускорение для достижения лучшей в своем классе производительности векторного поиска как на CPU, так и на GPU.

Благодаря распределенной архитектуре, разделяющей вычисления и хранение, Milvus масштабируется горизонтально для обработки миллиардов векторов и тысяч одновременных запросов. Она поддерживает все основные типы векторных индексов (HNSW, IVF, FLAT, SCANN, DiskANN) и предлагает расширенные функции, такие как фильтрация метаданных, гибридный поиск, объединяющий плотные и разреженные векторы, и мультитенантность.

Milvus пользуется доверием разработчиков ИИ по всему миру для создания критически важных приложений, таких как семантический поиск, генерация с дополнением извлечением (RAG), поиск изображений и рекомендательные системы.

Доступная в нескольких вариантах развертывания — от легких локальных экземпляров до полностью распределенных кластеров — Milvus обеспечивает гибкость и производительность, необходимые для современной инфраструктуры ИИ.

1. Установите продукт в Yandex.Cloud Marketplace в уже существующий кластер.
2. Дождитесь поднятия всех ресурсов Milvus Distributed.
3. Получите временный пароль для авторизации с помощью команды " kubectl get cm milvus -n milvus -o jsonpath='{.data.default.yaml}' | sed -n 's/.defaultRootPassword: «(.)"/\1/p' »
4. Смените пароль по инструкции — https://milvus.io/docs/authenticate.md#Update-user-password
5. 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 дополнением 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.

Yandex Cloud не предоставляет техническую поддержку продукта. При возникновении проблем обращайтесь к информационным ресурсам разработчика.