Scalare la ricerca per l'IA: come Milvus supera OpenSearch
La ricerca si sta evolvendo rapidamente, con database vettoriali come Milvus e la ricerca vettoriale che svolgono un ruolo fondamentale in questa trasformazione. Sebbene OpenSearch sia da tempo una scelta popolare per la ricerca e l’analisi tradizionali, si concentra principalmente su ricerche basate su parole chiave e strutturate. Al contrario, Milvus è progettato specificamente per applicazioni basate sull’IA che si affidano alla ricerca vettoriale, consentendo ricerche di similarità rapide e scalabili su dati ad alta dimensionalità come gli embedding da testo, immagini o contenuti multimediali.
In questo post, esploreremo come Milvus non solo eguagli OpenSearch in aree chiave come velocità e scalabilità, ma lo superi anche grazie alle sue funzionalità specializzate nella ricerca vettoriale. Con tutte queste capacità integrate, Milvus offre una soluzione unificata che riduce al minimo la necessità di più database, semplificando e ottimizzando l’infrastruttura per le moderne applicazioni di IA.
Che cos’è OpenSearch?
OpenSearch è un motore di ricerca e analisi open-source originariamente derivato da Elasticsearch. È progettato principalmente per la ricerca full-text e l’analisi dei log, con funzionalità aggiuntive per la ricerca vettoriale come estensione**. Basato su un’architettura distribuita, OpenSearch è scalabile e offre ricerca e analisi in tempo reale per dati strutturati e non strutturati. Supporta un potente DSL di query (Domain Specific Language) e include funzionalità di machine learning per analisi avanzate. Al suo centro, OpenSearch utilizza indici invertiti, una tecnologia che facilita ricerche full-text efficienti mappando i termini alle posizioni dei documenti. La sua funzionalità di ricerca vettoriale si basa su questa fondazione, consentendo ricerche di similarità su dati ad alta dimensionalità, come embedding di testo e multimediali.
Che cos’è Milvus?
Milvus è un database vettoriale open-source progettato per una ricerca vettoriale scalabile e ad alte prestazioni, specificamente pensato per applicazioni di IA e dati su larga scala. Gestisce e ricerca in modo efficiente vettori ad alta dimensionalità su scala di miliardi, rendendolo una scelta eccellente per sistemi basati sull’IA come la generazione aumentata dal recupero (RAG), la ricerca di immagini e video e i motori di raccomandazione.
Oltre alla ricerca vettoriale, Milvus offre un’ampia gamma di funzionalità di ricerca, tra cui la tradizionale ricerca full-text, il filtraggio scalare, la ricerca ibrida, e funzionalità di ricerca multimodale. Questo insieme completo di funzionalità consente a Milvus di soddisfare diverse esigenze di ricerca, rendendolo una piattaforma versatile e scalabile per applicazioni basate sull’IA e ad alta intensità di dati.
Eccellenza nella ricerca vettoriale
- Milvus: Creato appositamente per la ricerca vettoriale, supporta molteplici metodi di indicizzazione come HNSW, IVF_FLAT, DiskANN, CAGRA basato su GPU e altro ancora. Questa flessibilità consente agli utenti di bilanciare velocità, accuratezza ed efficienza delle risorse in base alle loro esigenze specifiche, che si tratti di costruire un sistema RAG o applicazioni tradizionali di machine learning.
- OpenSearch: Offre funzionalità di ricerca vettoriale di base ma non dispone dell’ampia gamma di opzioni di indicizzazione di Milvus.
Funzionalità di ricerca tradizionale
Ma aspetta, c’è dell’altro! Milvus non riguarda solo i vettori. È anche valido in:
- Ricerca per parole chiave - consente di eseguire ricerche testuali tradizionali in modo simile a OpenSearch.
- Filtri avanzati – così puoi cercare risultati in specifici campi scalari, rendendo ancora più veloce l'esecuzione della tua ricerca vettoriale.
- Ricerca per prefisso, suffisso e infisso – offre un controllo più preciso sulle query di ricerca.
Questo significa che puoi consolidare sia le operazioni di ricerca vettoriale sia quelle tradizionali in un unico sistema, semplificando il tuo stack tecnologico! ✨
La potenza della ricerca ibrida
È qui che le cose si fanno interessanti. Milvus va oltre la pura ricerca vettoriale integrando funzionalità di ricerca tradizionale e vettoriale. Questo approccio ibrido consente query più sfumate e consapevoli del contesto, che combinano ricerche basate su parole chiave e basate sulla similarità. Sfruttando i punti di forza di entrambi i metodi, Milvus fornisce risultati più accurati e pertinenti, migliorando l'esperienza utente e offrendo risultati migliori per applicazioni che richiedono recupero e analisi di dati complessi.
Scalabilità e prestazioni
Come si è visto di recente nel mondo dell'AI, la scalabilità non è solo un elemento desiderabile – è indispensabile. Milvus, essendo stato progettato fin dall'inizio con un sistema distribuito in mente, ti consente di operare su larga scala. Che tu abbia a che fare con milioni o miliardi di punti dati, Milvus può scalare orizzontalmente per soddisfare le tue esigenze. Inoltre, con ottimizzazioni sia per CPU sia per GPU, puoi utilizzare l'hardware che meglio si adatta alle tue esigenze e al tuo budget.
Migrare da OpenSearch a Milvus: un esempio pratico
Scenario: Immagina un'azienda con una vasta base di conoscenza interna contenente documenti sui suoi prodotti, servizi e procedure. Vogliono rendere queste informazioni interattive, quindi decidono di creare un'applicazione RAG per accedere e interagire efficacemente con i loro dati.
Proof of Concept (PoC): Il team di ingegneria implementa inizialmente la ricerca semantica utilizzando OpenSearch come motore. Questo PoC dimostra risultati promettenti, consentendo agli utenti di recuperare informazioni pertinenti in base alle loro query in linguaggio naturale.
Emergono limitazioni: Sebbene il PoC dimostri risultati promettenti, il feedback degli utenti rivela che l'accuratezza della ricerca inizia a peggiorare quando:
- L'ambiguità nelle query aumenta, portando a risposte irrilevanti o vaghe.
- La base di conoscenza cresce in dimensioni e complessità, spingendo OpenSearch ai limiti della scalabilità per Vector Search.
Miglioramenti di Milvus per l'applicazione RAG:
Per affrontare le limitazioni identificate e migliorare l'esperienza utente, il team di ingegneria ha deciso di integrare Milvus nella propria applicazione RAG:
- Ricerca ibrida: Milvus consente l'integrazione della ricerca ibrida con una migliore consapevolezza contestuale utilizzando la ricerca per parole chiave insieme al significato semantico.
- Scalabilità: L'architettura distribuita di Milvus consente all'applicazione RAG di gestire senza sforzo la base di conoscenza in crescita mantenendo prestazioni di ricerca ottimali.
Risultati: Sostituendo OpenSearch con Milvus nella propria applicazione RAG, l'azienda vede un miglioramento significativo nella pertinenza delle risposte e nella soddisfazione degli utenti. I dipendenti possono ora trovare rapidamente le informazioni di cui hanno bisogno, portando a una maggiore produttività e a migliori processi decisionali nei vari reparti.
Conclusione
Sebbene OpenSearch rimanga una soluzione solida e versatile per molte esigenze di ricerca e analisi, Milvus emerge come un'alternativa convincente, soprattutto per le organizzazioni focalizzate su applicazioni di AI e machine learning.
Milvus non solo eguaglia molte delle capacità di ricerca tradizionali di OpenSearch, ma eccelle anche nelle operazioni vettoriali, offrendo una combinazione unica di funzionalità che risponde alle esigenze in evoluzione delle moderne applicazioni basate sui dati.
Mentre continuiamo a spingere i confini dell'AI e dei big data, strumenti come Milvus, che collegano tecnologie tradizionali e all'avanguardia, diventano sempre più preziosi. Che tu sia una startup che sviluppa una soluzione basata su AI o un'azienda che desidera aggiornare la propria infrastruttura di ricerca, Milvus offre una potente combinazione di capacità progettate per soddisfare queste esigenze in modo efficiente.
Ci piacerebbe sapere cosa ne pensi!
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