Milvus là gì? Cơ sử dữ liệu vecter mã nguồn mở hàng đầu thế giới

Milvus là một cơ sở dữ liệu vector mã nguồn mở tiên phong, được thiết kế để nâng cao khả năng tìm kiếm tương đồng nhúng và hỗ trợ các ứng dụng AI. Bài viết này Bizfly Cloud sẽ đưa bạn đi sâu vào tìm hiểu kiến trúc, lợi ích và các trường hợp sử dụng phổ biến của Milvus, đồng thời cung cấp hướng dẫn hữu ích để bạn có thể bắt đầu hành trình khám phá Milvus một cách dễ dàng.

Milvus: cơ sở dữ liệu vector mã nguồn mở phổ biến

Milvus là một cơ sở dữ liệu vector mã nguồn mở nhằm mục đích nâng cao khả năng tìm kiếm tương đồng nhúng và hỗ trợ các ứng dụng AI. Đây là một công cụ đột phá giúp dân chủ hóa việc tìm kiếm dữ liệu phi cấu trúc, đảm bảo trải nghiệm người dùng thống nhất trên các môi trường triển khai đa dạng.

Milvus được thành lập vào năm 2019 và đã công khai mã nguồn của mình trên GitHub theo giấy phép Apache 2.0 trong cùng năm đó. Tính đến tháng 9 năm 2023, Milvus đã đạt được hơn 22.868 sao trên GitHub, đưa nó trở thành công nghệ tìm kiếm vector hàng đầu.

Nó đã tốt nghiệp từ vườn ươm của Linux Foundation với tư cách là một phần của LF AI & Data Foundation vào tháng 6 năm 2021, khẳng định vị thế của mình trong kỷ nguyên AI và tăng cường mối quan hệ với cộng đồng mã nguồn mở.

Tổng Quan Về Kiến Trúc Milvus

Milvus là một công cụ mạnh mẽ để tìm kiếm tương đồng trong các tập dữ liệu vector dày đặc chứa hàng triệu hoặc thậm chí hàng tỷ vector. Nó sử dụng kiến trúc phân tán, tách biệt lưu trữ và tính toán, cho phép mở rộng quy mô theo chiều ngang trong các nút tính toán.

• Hệ thống bao gồm bốn lớp: lớp truy cập, dịch vụ điều phối, các nút worker và lớp lưu trữ.
• Lớp truy cập: Gồm một nhóm proxy không trạng thái và đóng vai trò là lớp đầu tiên của hệ thống mà người dùng tương tác.
• Dịch vụ điều phối: Giao nhiệm vụ cho các nút worker, hoạt động như bộ não của hệ thống.
• Các nút worker: Tuân theo hướng dẫn từ dịch vụ điều phối và thực thi các lệnh DML/DDL do người dùng kích hoạt.
• Lưu trữ: Là xương sống của hệ thống và chịu trách nhiệm về khả năng tồn tại của dữ liệu. Nó bao gồm bộ nhớ siêu dữ liệu, trình môi giới nhật ký và bộ nhớ đối tượng.
• Mỗi lớp có thể được mở rộng hoặc phục hồi độc lập, giúp hệ thống trở nên mạnh mẽ, có khả năng mở rộng và đáng tin cậy hơn.

Lợi ích chính của milvus

Milvus là một công cụ giá trị trên nhiều ứng dụng khác nhau. Dưới đây là năm lợi thế hàng đầu khi khai thác Milvus:

• Tìm Kiếm Tương Đồng Vector Nhanh Chóng: Milvus mang đến hiệu suất tìm kiếm ở cấp độ mili giây trên các tập dữ liệu vector khổng lồ. Các thuật toán tìm kiếm và lập chỉ mục tiên tiến của nó rất lý tưởng cho việc truy xuất hình ảnh và video, hệ thống đề xuất và các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
• Khả Năng Mở Rộng Vô Hạn Và Khả Năng Khả Dụng Cao: Milvus được xây dựng để xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ và có thể mở rộng theo chiều ngang một cách liền mạch để đáp ứng khối lượng công việc ngày càng tăng. Nó đảm bảo tính khả dụng cao và độ tin cậy của dữ liệu thông qua các cơ chế sao chép và chuyển đổi dự phòng tích hợp sẵn.
• Xử Lý Dữ Liệu Linh Hoạt: Milvus là một công cụ linh hoạt, hỗ trợ nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm vector, dữ liệu vô hướng và dữ liệu có cấu trúc. Sự linh hoạt này giúp hợp lý hóa việc quản lý và phân tích dữ liệu trong một hệ thống duy nhất.
• Tích Hợp Liền Mạch: Milvus cung cấp bộ công cụ phát triển phần mềm (SDK) và trình kết nối cho các ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python, Java và Go. Sự linh hoạt này giúp đơn giản hóa việc tích hợp vào các quy trình làm việc và framework hiện có, đồng thời tương thích với các công cụ xử lý và phân tích dữ liệu như TensorFlow, PyTorch và Apache Spark.
• Hỗ Trợ Cộng Đồng Tích Cực: Milvus phát triển mạnh mẽ dựa trên cộng đồng nhà phát triển và người dùng sôi động. Các bản cập nhật thường xuyên, sửa lỗi và cải tiến tính năng đảm bảo Milvus luôn cập nhật và phù hợp với nhu cầu của người dùng đang phát triển. Cộng đồng cung cấp tài nguyên, hướng dẫn và hỗ trợ để tạo điều kiện thuận lợi cho trải nghiệm Milvus suôn sẻ.

Milvus cho retrieval augmented generation

Khi AI tạo sinh ngày càng trở nên phổ biến, các cơ sở dữ liệu vector như Milvus đã trở thành một phần không thể thiếu của ngăn xếp Retrieval Augmented Generation (RAG). Giải pháp này nổi tiếng trong việc giải quyết các thách thức của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), bao gồm ảo giác và thiếu kiến thức dành riêng cho miền.

Milvus cung cấp một phương tiện an toàn cho các nhà phát triển và doanh nghiệp để lưu trữ dữ liệu riêng tư được cập nhật và bảo mật bên ngoài LLM. Khi người dùng đặt câu hỏi, các ứng dụng LLM sử dụng mô hình nhúng để chuyển đổi câu hỏi thành nhúng vector. Sau đó, Milvus thực hiện tìm kiếm tương tự để xác định các kết quả topk phù hợp nhất cho truy vấn. Cuối cùng, những kết quả này được kết hợp với câu hỏi ban đầu để cung cấp lời nhắc cung cấp bối cảnh toàn diện cho LLM để tạo ra câu trả lời chính xác hơn.

Trường hợp sử dụng phổ biến của milvus

Milvus là một công cụ phổ biến và hiệu quả được sử dụng trong nhiều trường hợp sử dụng khác nhau, cho phép phát triển nhiều ứng dụng trong ngành trong đời thực.

• Tìm kiếm tương đồng ngữ nghĩa/văn bản: Tìm kiếm các văn bản tương đồng về mặt ngữ nghĩa trong các bộ sưu tập tài liệu ngôn ngữ tự nhiên mở rộng.
• Hệ thống đề xuất: Đề xuất thông tin hoặc sản phẩm tương tự dựa trên hành vi và sở thích của người dùng.
• Tìm kiếm tương đồng hình ảnh: Tìm kiếm những hình ảnh tương tự về mặt hình ảnh từ các thư viện hình ảnh khổng lồ.
• Tìm kiếm tương đồng âm thanh: Khám phá các kết quả âm thanh tương tự từ lượng dữ liệu âm thanh khổng lồ, chẳng hạn như nhạc, hiệu ứng âm thanh và lời nói.
• Hệ thống trả lời câu hỏi: Xây dựng chatbot hỏi đáp tương tác tự động trả lời câu hỏi của người dùng.
• Tìm kiếm tương đồng phân tử: Tìm kiếm các cấu trúc con, cấu trúc siêu dữ liệu và các cấu trúc khác tương tự cho một phân tử được chỉ định.
• Milvus cũng đã được chứng minh là có lợi trong nhiều tình huống khác nhau, bao gồm phân loại trình tự DNA, chống trùng lặp dữ liệu, phát hiện gian lận, khám phá thuốc và bảo vệ bản quyền.

Bắt đầu với milvus trong vài phút sử dụng milvus lite

Milvus cung cấp các tùy chọn triển khai khác nhau để đáp ứng nhu cầu đa dạng của người dùng. Bạn có thể cài đặt Milvus Standalone trên Kubernetes hoặc với Docker Composer, sử dụng Milvus Cluster trên Kubernetes hoặc sử dụng Milvus Offline với biểu đồ Helm.

Mặc dù các phương pháp triển khai truyền thống cung cấp chức năng vượt trội, nhưng người dùng mới có thể cần thêm thời gian để thiết lập phiên bản đầy đủ. Để giúp người dùng thử Milvus nhanh hơn, Bin Ji, một người đóng góp hàng đầu cho cộng đồng Milvus, đã phát triển Milvus Lite, một phiên bản Milvus gọn nhẹ. Nó có thể giúp bạn bắt đầu với Milvus trong vài phút, đồng thời mang đến nhiều lợi ích:

• Tích hợp vào các ứng dụng Python mà không làm tăng thêm trọng lượng.
• Nhờ khả năng tương thích với etcd được nhúng và bộ nhớ cục bộ, khả năng tự chứa giúp loại bỏ các phụ thuộc bên ngoài.
• Hoạt động như một thư viện Python và một máy chủ độc lập dựa trên giao diện dòng lệnh (CLI).
• Khả năng tương thích liền mạch với Google Colab và Jupyter Notebook.
• Di chuyển dữ liệu an toàn giữa các phiên bản Milvus khác nhau mà không bị mất dữ liệu.

Để biết thêm chi tiết về Milvus Lite, hãy xem hướng dẫn này.

Lưu ý: Chúng tôi không khuyến nghị sử dụng Milvus Lite trong bất kỳ môi trường sản xuất nào hoặc nếu bạn yêu cầu hiệu suất cao, khả năng có sẵn mạnh mẽ hoặc khả năng mở rộng cao. Thay vào đó, hãy cân nhắc sử dụng cụm Milvus hoặc Milvus được quản lý đầy đủ trên Zilliz Cloud cho sản xuất.

Tóm Lược

Milvus được phân biệt bởi kiến trúc, khả năng mở rộng và tính linh hoạt ấn tượng, khiến nó trở thành lựa chọn cơ sở dữ liệu vector hàng đầu. Cho dù bạn đang nghiên cứu về AI hay tìm cách cải thiện khả năng tìm kiếm dữ liệu hiện tại của mình, Milvus có thể là câu trả lời để mở ra nhiều khả năng.