Rapport de performance Milvus

June 2024

Milvus est une base de données vectorielles open-source conçue pour alimenter [la recherche de similarité vectorielle] (https://zilliz.com/learn/vector-similarity-search) et divers cas d'utilisation de GenAI, tels que [Retrieval Augmented Generation (RAG)] (https://zilliz.com/learn/Retrieval-Augmented-Generation). Dans ce rapport de benchmarking, nous présentons les performances de Milvus à travers des mesures complètes telles que le débit, la latence et le taux de rappel, en utilisant le VectorDBBench open-source sur quatre ensembles de données du monde réel d'OpenAI et de Cohere.

Ce que vous apprendrez ?

Vous envisagez d'utiliser Milvus pour vos applications et vous êtes curieux de connaître ses performances réelles ou la manière dont il traite vos ensembles de données spécifiques ? Avez-vous besoin de conseils pour évaluer d'autres bases de données vectorielles ou pour comparer différentes bases de données vectorielles sur la base de mesures de performances ? Vous trouverez les réponses à ces questions dans ce rapport.

Nous couvrons les sujets clés suivants dans ce document :

Performances de Milvus avec des ensembles de données réels : Découvrez les capacités de Milvus à l'aide d'ensembles de données réels provenant de leaders du secteur.
Évaluation de Milvus avec vos propres ensembles de données** : Apprenez à évaluer les performances de Milvus avec vos données spécifiques.
Comparaison des bases de données vectorielles** : Comprendre comment utiliser VectorDBBench, un outil d'analyse comparative open-source, pour évaluer et comparer les performances de différentes bases de données vectorielles.
Facteurs influençant les performances** : Découvrez les facteurs clés qui influencent les performances des bases de données vectorielles.

Un aperçu de notre approche de l'analyse comparative

Nos tests d'évaluation comparative sont conçus pour fournir une évaluation cohérente et actualisée des performances de Milvus, reflétant ses dernières avancées. Nous révisons et réexécutons périodiquement ces tests de référence afin de nous assurer que les données restent actuelles et pertinentes. L'ensemble du code de référence est librement accessible sur [GitHub] (https://github.com/zilliztech/VectorDBBench), et nous encourageons la communauté des développeurs à s'engager, à contribuer et à s'améliorer par le biais de problèmes, de commentaires ou de demandes d'extension.

Suivi des progrès en temps réel

Curieux de connaître nos progrès continus ? Consultez notre [leaderboard] (https://zilliz.com/vector-database-benchmark-tool?database=ZillizCloud%2CMilvus%2CPgVector%2CElasticCloud%2CPinecone%2CQdrantCloud%2CWeaviateCloud&dataset=medium&filter=none%2Clow%2Chigh) en temps réel, alimenté par VectorDBBench, un outil open-source dédié à la fourniture de résultats de référence impartiaux pour les bases de données vectorielles et les services en nuage les plus répandus. VectorDBBench est convivial et simplifie la comparaison des performances et de la rentabilité des bases de données vectorielles, ce qui le rend accessible même aux non-professionnels.

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