Blog
Novedades en Milvus versión 2.2.9

Novedades en Milvus versión 2.2.9

Jun 07, 20232 min read

Nos enorgullece anunciar el lanzamiento de Milvus 2.2.9 en nombre de la comunidad de Milvus. La versión 2.2.9 contiene varias funciones nuevas y emocionantes, y muchas mejoras. Esta publicación del blog destacará algunas de las funciones más destacadas. Para obtener una lista completa de los cambios, consulta las notas de la versión.

📦 PyPI: https://pypi.org/project/milvus/
📚 Docs: https://milvus.io/docs
🛠️ Release Notes: https://milvus.io/docs/release_notes.md#v229
🐳 Docker Image: docker pull
🚀 Release: https://github.com/milvus-io/milvus/releases/tag/v2.2.9

Nuestra comunidad ha estado preguntando por muchas funciones nuevas, ¡y me emociona compartir con todos ustedes que esta versión contiene varias! ¡Miren esta lista de funciones!

Compatibilidad con JSON — Milvus ahora admite el tipo de datos JSON, almacenando sin problemas JSON como los metadatos de los vectores acompañantes dentro de tus colecciones. Puedes insertar JSON en bloque para ingestas a gran escala y realizar operaciones avanzadas de consulta y filtrado basadas en el contenido de tus campos JSON. Esta compatibilidad con JSON también aporta un rendimiento de consulta mejorado con filtros que usan campos JSON. Por último, puedes usar expresiones y realizar operaciones específicamente en campos JSON dentro de tus datos. Esta función te permite construir consultas y aplicar filtros basados en el contenido y la estructura de tus campos JSON, lo que te permite extraer información relevante y realizar una manipulación avanzada de datos. Con esta compatibilidad, puedes aprovechar el poder expresivo de Milvus para interactuar con tus datos JSON y analizarlos de una manera más precisa y flexible.
Esquema dinámico — Te permite gestionar cambios en el esquema de forma dinámica.
Clave de partición — Permite particionar usando columnas específicas del usuario como claves primarias. Esta función también elimina los límites del número de particiones que puedes tener para ayudar a una utilización más eficiente de los recursos.
Las funciones adicionales incluyen RBAC y la habilitación del almacenamiento de objetos de Alibaba Cloud.

Ten en cuenta que hay varias correcciones de errores y mejoras de rendimiento en la versión Milvus 2.2.9, así que consulta las notas de la versión para obtener más detalles.

Además de todas las funciones enumeradas anteriormente, Milvus 2.2.9 incluye varias correcciones de errores y mejoras. Para obtener más información:

Consulta las notas de la versión para la versión 2.2.9 para ver la lista completa de cambios Descarga Milvus y comienza

Actualizado el Aug 02, 2026

Chris Churilo
Chris Churilo is the VP of Marketing & Community at Zilliz where she leads all community, developer relations, and marketing efforts. Prior to Zilliz, Chris was a founding member of the InfluxData’s go to market efforts and helped propel the time series database platform to dominance in the market. In earlier roles she defined and designed a SaaS monitoring solution at Centroid, and prior to that she was the VP of product management at iPass and was the LOB for several cloud services that required her to track the business and operational metrics and analytics to help identify and resolve issues.

Sigue leyendo

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.

Building RAG Pipelines for Real-Time Data with Cloudera and Milvus

explore how Cloudera can be integrated with Milvus to effectively implement some of the key functionalities of RAG pipelines.

Introducing DeepSearcher: A Local Open Source Deep Research

In contrast to OpenAI’s Deep Research, this example ran locally, using only open-source models and tools like Milvus and LangChain.