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La base de données vectorielle la plus scalable pour vos charges de travail GenAI. Consultez le Guide de démarrage.
Vous ne voulez pas la gérer ? Inscrivez-vous gratuitement à Zilliz Cloud (service managé Milvus). Commencer ici.
MilvusLa base de données vectorielle open-source
Milvus est une base de données vectorielle open-source hautement scalable conçue pour les charges exigeantes. Elle supporte 10+ types d'index incluant HNSW, DiskANN, Quantization et Binaire, permettant une recherche de similarité vectorielle efficace pour divers cas d'usage. Optimisée pour différents matériels incluant les GPU, Milvus offre des performances robustes pour la recherche vectorielle.
Au-delà de la recherche vectorielle basique, Milvus offre des fonctionnalités avancées comme la recherche hybride, le filtrage par métadonnées et la recherche groupée. Ces capacités permettent aux développeurs de construire des systèmes de recherche sophistiqués, améliorant les applications d'IA dans des domaines comme les moteurs de recommandation, la recherche d'images similaires, le NLP et la RAG.
Version
Plateforme
export MILVUS_VERSION=v2.6.13
curl -sfL https://assets.zilliz.com/milvus/standalone_embed.sh -o standalone_embed.sh
bash standalone_embed.sh start
PymilvusSDK Python Milvus & Milvus Lite
PyMilvus est le SDK Python pour Milvus. Il fournit des méthodes directes pour insérer, rechercher et gérer des embeddings vectoriels en Python. Il permet aux développeurs Python d'effectuer des recherches de similarité vectorielle, construire des index et gérer des opérations sur les données efficacement. Ce SDK simplifie l'intégration de Milvus avec une API intuitive qui s'intègre naturellement aux projets Python.
Milvus Lite est la version légère de Milvus pouvant s'exécuter localement dans votre application Python. Il partage l'API Milvus, garantissant que votre code client fonctionne aussi bien pour des déploiements locaux à petite échelle que pour des serveurs Milvus déployés sur Docker ou Kubernetes avec des milliards de vecteurs. Milvus Lite est déjà inclus dans PyMilvus, vous pouvez donc l'installer simplement via pip install pymilvus.
Version
pip3 install pymilvus
pip3 install pymilvus[model] # for milvus-model
pip3 install pymilvus[bulk_writer] # for bulk_writer