Novedades en Milvus 2.2.4
Nos enorgullece anunciar el lanzamiento de Milvus 2.2.4 en nombre de la comunidad de Milvus. La versión 2.2.4 contiene algunas funciones nuevas y muchas mejoras. Esta publicación de blog destacará algunas de las funciones más importantes. Para obtener una lista completa de cambios, consulta las notas de la versión.
- 📦 PyPI: https://pypi.org/project/milvus/
- 📚 Docs: https://milvus.io/docs
- 🛠️ Notas de la versión: https://milvus.io/docs/release_notes.md#224
- 🐳 Imagen de Docker: docker pull milvusdb/milvus
- 🚀 Versión: https://github.com/milvus-io/milvus/releases/tag/v2.2.4
Uno de los aspectos destacados de esta versión es la introducción de la agrupación de recursos para QueryNodes. La agrupación de recursos significa aislar nodos de consulta específicos de otros, lo que proporciona una mejor gestión de recursos y un rendimiento mejorado. Con la agrupación de recursos en un escenario multiinquilino, puedes asignar un número adecuado de nodos de consulta a cada inquilino para que las operaciones dentro de cada grupo de recursos sean físicamente independientes de las de otros grupos de recursos.
Además, se añadieron varias mejoras a las siguientes funciones:
- Cambio de nombre de colecciones — Ahora puedes cambiar el nombre de una Collection usando la API de cambio de nombre de colecciones.
- Compatibilidad con Google Cloud Storage — Milvus ahora es compatible con Google Cloud Storage como almacén de objetos para tus datos no estructurados.
- Nueva opción
(kwargs: ignore_growing)para las API de búsqueda y consulta — Si te preocupa más el rendimiento que la actualización de los datos, habilitar esta opción omitirá la búsqueda en todos los segmentos en crecimiento y ofrecerá un mejor rendimiento de búsqueda en el escenario de búsqueda con inserción. Puedes encontrar más información sobre la compactación de segmentos en este blog.
Ten en cuenta que hay varias correcciones de errores y mejoras de rendimiento en la versión Milvus 2.2.4, así que consulta las notas de la versión para obtener más detalles.
Resumen
Además de todas las funciones enumeradas anteriormente, Milvus 2.2.4 incluye varias correcciones de errores y mejoras. Para obtener más información:
- Consulta las notas de la versión de la versión 2.2.4 para ver la lista completa de cambios
- Descarga Milvus y comienza
Sigue leyendo

How to Choose the Best Embedding Model for RAG in 2026: 10 Models Benchmarked
We benchmarked 10 embedding models on cross-modal, cross-lingual, long-document, and dimension compression tasks. See which one fits your RAG pipeline.

How to Build an Enterprise-Ready RAG Pipeline on AWS with Bedrock, Zilliz Cloud, and LangChain
Build production-ready enterprise RAG with AWS Bedrock, Nova models, Zilliz Cloud, and LangChain. Complete tutorial with deployable code.

Vector Databases vs. Hierarchical Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use a hierarchical database for organizing data in parent-child relationships with efficient top-down access patterns.



