Faire évoluer la recherche pour l’IA : comment Milvus surpasse OpenSearch
La recherche évolue rapidement, avec des bases de données vectorielles comme Milvus et la recherche vectorielle jouant un rôle central dans cette transformation. Alors qu’OpenSearch est depuis longtemps un choix populaire pour la recherche et l’analytique traditionnelles, il se concentre principalement sur les recherches basées sur des mots-clés et structurées. En revanche, Milvus est conçu spécifiquement pour les applications pilotées par l’IA qui s’appuient sur la recherche vectorielle, permettant des recherches de similarité rapides et évolutives sur des données à haute dimension comme les embeddings provenant de textes, d’images ou de contenus multimédias.
Dans cet article, nous explorerons comment Milvus non seulement égale OpenSearch dans des domaines clés tels que la vitesse et l’évolutivité, mais le surpasse également grâce à ses capacités spécialisées en recherche vectorielle. Avec toutes ces capacités intégrées, Milvus offre une solution unifiée qui minimise le besoin de multiples bases de données, simplifiant et optimisant l’infrastructure pour les applications d’IA modernes.
Qu’est-ce qu’OpenSearch ?
OpenSearch est un moteur de recherche et d’analytique open source dérivé à l’origine d’Elasticsearch. Il est conçu principalement pour la recherche en texte intégral et l’analyse de journaux, avec des capacités supplémentaires de recherche vectorielle sous forme d’extension**. Construit sur une architecture distribuée, OpenSearch est évolutif, offrant une recherche et une analytique en temps réel pour des données structurées et non structurées. Il prend en charge un puissant DSL de requête (Domain Specific Language) et inclut des fonctionnalités d’apprentissage automatique pour l’analytique avancée. À la base, OpenSearch utilise des index inversés, une technologie qui facilite les recherches efficaces en texte intégral en associant les termes aux emplacements des documents. Sa fonctionnalité de recherche vectorielle s’appuie sur cette fondation, permettant des recherches de similarité sur des données à haute dimension, telles que des embeddings de texte et multimédias.
Qu’est-ce que Milvus ?
Milvus est une base de données vectorielle open source conçue pour une recherche vectorielle évolutive et haute performance, spécifiquement adaptée à l’IA et aux applications de données à grande échelle. Elle gère et recherche efficacement des vecteurs à haute dimension à l’échelle du milliard, ce qui en fait un excellent choix pour les systèmes alimentés par l’IA tels que la génération augmentée par récupération (RAG), la recherche d’images et de vidéos, et les moteurs de recommandation.
Au-delà de la recherche vectorielle, Milvus offre un large éventail de fonctionnalités de recherche, notamment la recherche traditionnelle en texte intégral, le filtrage scalaire, la recherche hybride, et des capacités de recherche multimodale. Cet ensemble complet de fonctionnalités permet à Milvus de répondre à des besoins de recherche divers, en faisant une plateforme polyvalente et évolutive pour les applications pilotées par l’IA et à forte intensité de données.
Excellence en recherche vectorielle
- Milvus : Conçu spécialement pour la recherche vectorielle, prenant en charge plusieurs méthodes d’indexation comme HNSW, IVF_FLAT, DiskANN, CAGRA basé sur GPU, et plus encore. Cette flexibilité permet aux utilisateurs d’équilibrer vitesse, précision et efficacité des ressources en fonction de leurs besoins spécifiques, qu’ils construisent un système RAG ou des applications traditionnelles d’apprentissage automatique.
- OpenSearch : Offre des capacités de recherche vectorielle de base, mais ne dispose pas de la vaste gamme d’options d’indexation de Milvus.
Capacités de recherche traditionnelles
Mais attendez, ce n’est pas tout ! Milvus ne se limite pas aux vecteurs. Il est également performant pour :
- Recherche par mots-clés - vous permettant d’effectuer des recherches textuelles traditionnelles de manière similaire à OpenSearch.
- Filtrage avancé – afin que vous puissiez rechercher des résultats dans des champs scalaires spécifiques, ce qui rend l’exécution de votre recherche vectorielle encore plus rapide.
- Recherche par préfixe, suffixe et infixe – vous donnant un contrôle plus précis sur les requêtes de recherche.
Cela signifie que vous pouvez consolider les opérations de recherche vectorielle et traditionnelle dans un seul système, simplifiant ainsi votre stack technique ! ✨
La puissance de la recherche hybride
C’est là que les choses deviennent intéressantes. Milvus va au-delà de la recherche vectorielle pure en intégrant des capacités de recherche traditionnelle et vectorielle. Cette approche hybride permet des requêtes plus nuancées et sensibles au contexte, qui combinent des recherches basées sur les mots-clés et sur la similarité. En tirant parti des forces des deux méthodes, Milvus fournit des résultats plus précis et pertinents, améliorant l’expérience utilisateur et offrant de meilleurs résultats pour les applications nécessitant une récupération et une analyse de données complexes.
Scalabilité et performances
Comme on l’a vu récemment dans le monde de l’IA, la scalabilité n’est pas seulement un plus – c’est indispensable. Milvus, ayant été conçu dès le départ avec un système distribué à l’esprit, vous permet de fonctionner à grande échelle. Que vous traitiez des millions ou des milliards de points de données, Milvus peut évoluer horizontalement pour répondre à vos besoins. De plus, avec des optimisations pour le CPU et le GPU, vous pouvez utiliser le matériel qui correspond le mieux à vos besoins et à votre budget.
Migrer d’OpenSearch vers Milvus : un exemple pratique
Scénario : Imaginez une entreprise disposant d’une vaste base de connaissances interne contenant des documents sur ses produits, services et procédures. Elle souhaite rendre ces informations interactives, elle décide donc de créer une application RAG pour accéder efficacement à ses données et interagir avec elles.
Preuve de concept (PoC) : L’équipe d’ingénierie implémente initialement la recherche sémantique en utilisant OpenSearch comme moteur. Ce PoC montre des résultats prometteurs, permettant aux utilisateurs de récupérer des informations pertinentes en fonction de leurs requêtes en langage naturel.
Des limites apparaissent : Bien que le PoC montre des résultats prometteurs, les retours des utilisateurs révèlent que la précision de la recherche commence à se dégrader lorsque :
- L’ambiguïté des requêtes augmente, entraînant des réponses non pertinentes ou vagues.
- La base de connaissances augmente en taille et en complexité, poussant OpenSearch à ses limites de scalabilité pour la recherche vectorielle.
Améliorations de Milvus pour l’application RAG :
Pour répondre aux limites identifiées et améliorer l’expérience utilisateur, l’équipe d’ingénierie a décidé d’intégrer Milvus dans son application RAG :
- Recherche hybride : Milvus permet l’intégration de la recherche hybride avec une meilleure conscience contextuelle en utilisant la recherche par mots-clés parallèlement à la signification sémantique.
- Scalabilité : L’architecture distribuée de Milvus permet à l’application RAG de gérer sans effort la base de connaissances croissante tout en maintenant des performances de recherche optimales.
Résultats : En remplaçant OpenSearch par Milvus dans son application RAG, l’entreprise constate une amélioration significative de la pertinence des réponses et de la satisfaction des utilisateurs. Les employés peuvent désormais trouver rapidement les informations dont ils ont besoin, ce qui entraîne une productivité accrue et une meilleure prise de décision dans les différents départements.
Conclusion
Bien qu’OpenSearch reste une solution robuste et polyvalente pour de nombreux besoins de recherche et d’analyse, Milvus s’impose comme une alternative convaincante, en particulier pour les organisations axées sur les applications d’IA et de machine learning.
Milvus non seulement égale de nombreuses capacités de recherche traditionnelle d’OpenSearch, mais excelle également dans les opérations vectorielles, offrant une combinaison unique de fonctionnalités adaptées aux besoins évolutifs des applications modernes pilotées par les données.
Alors que nous continuons à repousser les limites de l’IA et du big data, des outils comme Milvus, qui font le lien entre les technologies traditionnelles et de pointe, deviennent de plus en plus précieux. Que vous soyez une startup développant une solution alimentée par l’IA ou une entreprise cherchant à mettre à niveau son infrastructure de recherche, Milvus offre une puissante combinaison de capacités conçues pour répondre efficacement à ces exigences.
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