Base de Datos Vectorial de Código Abierto y Soluciones de Infraestructura de IA
Los ingenieros de Zilliz son los creadores originales de muchos proyectos de código abierto renombrados para aplicaciones potenciadas por IA, ofreciendo soluciones integrales para construir y mejorar su infraestructura de inteligencia artificial. La base de datos vectorial Milvus y varias herramientas de IA que la acompañan están diseñadas específicamente para simplificar la gestión de datos y optimizar el rendimiento de sus aplicaciones de IA.
Estamos orgullosos de ser los mantenedores de estos populares proyectos de infraestructura de IA de código abierto
Explora las siguientes herramientas de IA para adquirir conocimientos esenciales para desplegar y utilizar la avanzada tecnología de búsqueda de vectores de Zilliz, desbloqueando el potencial de los datos no estructurados para maximizar las capacidades de IA.
Milvus es una base de datos vectorial de código abierto que puede almacenar, indexar y buscar datos no estructurados a escala de miles de millones a través de incrustaciones vectoriales de alta dimensión. Es perfecto para construir aplicaciones modernas de IA como la generación aumentada por recuperación (RAG), búsqueda semántica, búsqueda multimodal y sistemas de recomendación.
PyMilvus es el SDK de Python para Milvus. Permite a los desarrolladores de Python construir índices, realizar búsquedas vectoriales y manejar muchas otras operaciones de datos de manera eficiente. Se integra perfectamente con modelos de embedding populares, facilitando la transformación de tus datos en vectores buscables.
VTS (Servicio de Transporte de Vectores) es una herramienta de migración de datos de código abierto diseñada para manejar la compleja tarea de mover vectores y datos no estructurados entre diferentes sistemas, especialmente bases de datos vectoriales como Milvus y Zilliz Cloud. Construido sobre Apache SeaTunnel, VTS soporta tanto la sincronización de datos en tiempo real como el procesamiento por lotes.
Knowhere es un motor de búsqueda de vectores de código abierto integrado en Milvus, diseñado para realizar eficientemente búsquedas aproximadas del vecino más cercano (ANNS). Utiliza bibliotecas conocidas como FAISS y HNSW para construir y gestionar índices, garantizando búsquedas con baja latencia.
Respaldo Milvus es una herramienta para respaldar y restaurar datos en Milvus, accesible a través de la línea de comandos o un servidor API. Crea instantáneas de colecciones con un impacto mínimo en el rendimiento, garantizando la integridad de los datos mientras permite que el clúster de Milvus permanezca completamente funcional durante el respaldo y la restauración. Esto lo hace ideal para proteger datos y apoyar migraciones.
La Herramienta de Dimensionamiento Milvus ayuda a los usuarios a configurar su despliegue de Milvus seleccionando tipos de índice óptimos (por ejemplo, HNSW, IVF_FLAT) y tamaños de segmento para un mejor rendimiento. Equilibra memoria, espacio en disco, precisión y velocidad, guiando decisiones sobre configuraciones de despliegue como transmisión de datos.
Milvus CLI (Interfaz de Línea de Comandos) es una herramienta de línea de comandos de código abierto que soporta conexiones de bases de datos, operaciones de datos, e importación y exportación de datos. Basado en PyMilvus, permite la ejecución de comandos a través de una terminal utilizando prompts interactivos de línea de comandos.
VectorDBBench es una herramienta de evaluación de código abierto diseñada para evaluar y comparar el rendimiento de bases de datos vectoriales principales como Milvus y Zilliz Cloud utilizando sus propios conjuntos de datos. También ayuda a los desarrolladores a elegir la base de datos vectorial más adecuada para sus casos de uso.
GPTCache es una biblioteca de código abierto diseñada para optimizar el rendimiento de las aplicaciones GenAI mediante el almacenamiento en caché de respuestas de modelos de lenguaje grandes (LLMs). Reduce costos y latencia al almacenar resultados de consultas frecuentemente utilizados, permitiendo una recuperación más rápida y mejorando la eficiencia de consultas repetidas en aplicaciones como chatbots, generación de contenido y más.
Attu es una interfaz gráfica de usuario (GUI) de código abierto diseñada para gestionar e interactuar con Milvus, una base de datos vectorial para aplicaciones de IA. Con solo unos pocos clics, puedes visualizar el estado de tu clúster, gestionar metadatos, realizar consultas de datos y mucho más.
Feder es una herramienta de JavaScript de código abierto desarrollada por Zilliz para visualizar vectores de embedding y comprender archivos de índice ANN (Vecino Más Cercano Aproximado) como Faiss y HNSWlib. Ayuda a los usuarios a explorar embeddings vectoriales y estructuras de índice de manera interactiva y ofrece bibliotecas de JavaScript y Python para su uso en diversos entornos.
DeepSearcher es un proyecto de código abierto que combina el poder de los LLMs (DeepSeek, OpenAI, etc.) y Bases de Datos Vectoriales (Milvus, etc.) para realizar búsquedas, evaluaciones y razonamientos basados en datos privados, proporcionando respuestas altamente precisas e informes completos. Este proyecto es ideal para la gestión del conocimiento empresarial, sistemas de preguntas y respuestas inteligentes, y recuperación de información.
Convierta toda su base de código en el contexto de Claude Code utilizando Claude Context.
Es un plugin de código abierto compatible con MCP que aporta una potente búsqueda semántica de código a Claude Code, Gemini CLI y muchos otros agentes de codificación. También le da el poder de construir su propio agente de codificación como Cursor desde cero, desbloqueando la navegación inteligente en tiempo real de su base de código.