Escalando a busca para IA: como o Milvus supera o OpenSearch
A busca está evoluindo rapidamente, com bancos de dados vetoriais como Milvus e busca vetorial desempenhando um papel fundamental nessa transformação. Embora o OpenSearch tenha sido há muito tempo uma escolha popular para busca e análise tradicionais, ele se concentra principalmente em buscas baseadas em palavras-chave e estruturadas. Em contraste, o Milvus é projetado especificamente para aplicações orientadas por IA que dependem de busca vetorial, permitindo buscas de similaridade rápidas e escaláveis em dados de alta dimensionalidade, como embeddings de texto, imagens ou conteúdo multimídia.
Neste post, exploraremos como o Milvus não apenas se equipara ao OpenSearch em áreas-chave como velocidade e escalabilidade, mas também o supera com seus recursos especializados em busca vetorial. Com todos esses recursos integrados, o Milvus oferece uma solução unificada que minimiza a necessidade de múltiplos bancos de dados, simplificando e otimizando a infraestrutura para aplicações modernas de IA.
O que é OpenSearch?
OpenSearch é um mecanismo de busca e análise de código aberto originalmente derivado do Elasticsearch. Ele foi projetado principalmente para busca de texto completo e análise de logs, com recursos adicionais para busca vetorial como uma extensão**. Construído sobre uma arquitetura distribuída, o OpenSearch é escalável, oferecendo busca e análise em tempo real para dados estruturados e não estruturados. Ele oferece suporte a uma poderosa DSL de consulta (Domain Specific Language) e inclui recursos de aprendizado de máquina para análises avançadas. Em sua essência, o OpenSearch usa índices invertidos, uma tecnologia que facilita buscas eficientes de texto completo ao mapear termos para locais de documentos. Sua funcionalidade de busca vetorial se baseia nessa fundação, permitindo buscas de similaridade em dados de alta dimensionalidade, como embeddings de texto e multimídia.
O que é Milvus?
Milvus é um banco de dados vetorial de código aberto projetado para busca vetorial escalável e de alto desempenho, especificamente adaptado para aplicações de IA e dados em larga escala. Ele lida e busca eficientemente vetores de alta dimensionalidade em escala de bilhões, tornando-o uma excelente escolha para sistemas alimentados por IA, como geração aumentada por recuperação (RAG), busca de imagens e vídeos e mecanismos de recomendação.
Além da busca vetorial, o Milvus oferece uma ampla variedade de busca funcionalidades, incluindo busca tradicional de texto completo, filtragem escalar, recursos de busca híbrida, e busca multimodal. Esse conjunto abrangente de recursos permite que o Milvus atenda a diversas necessidades de busca, tornando-o uma plataforma versátil e escalável para aplicações orientadas por IA e intensivas em dados.
Excelência em busca vetorial
- Milvus: Desenvolvido especificamente para busca vetorial, oferecendo suporte a vários métodos de indexação como HNSW, IVF_FLAT, DiskANN, CAGRA baseado em GPU e muito mais. Essa flexibilidade permite que os usuários equilibrem velocidade, precisão e eficiência de recursos com base em suas necessidades específicas, seja construindo um sistema RAG ou aplicações tradicionais de aprendizado de máquina.
- OpenSearch: Oferece recursos básicos de busca vetorial, mas não possui a ampla variedade de opções de indexação do Milvus.
Capacidades de busca tradicional
Mas espere, tem mais! O Milvus não se resume apenas a vetores. Ele também é bom em:
- Pesquisa por palavras-chave - permitindo que você realize pesquisas de texto tradicionais de forma semelhante ao OpenSearch.
- Filtragem avançada – para que você possa pesquisar resultados em campos escalares específicos, tornando ainda mais rápida a execução da sua pesquisa vetorial.
- Pesquisa por prefixo, sufixo e infixo – oferecendo a você um controle mais preciso sobre as consultas de pesquisa.
Isso significa que você pode consolidar tanto as operações de pesquisa vetorial quanto as tradicionais em um único sistema, simplificando sua stack tecnológica! ✨
O Poder da Pesquisa Híbrida
É aqui que as coisas ficam interessantes. O Milvus vai além da pesquisa vetorial pura ao integrar recursos de pesquisa tradicional e vetorial. Essa abordagem híbrida permite consultas mais sutis e conscientes do contexto, que combinam pesquisas baseadas em palavras-chave e em similaridade. Ao aproveitar os pontos fortes de ambos os métodos, o Milvus fornece resultados mais precisos e relevantes, aprimorando a experiência do usuário e entregando melhores resultados para aplicações que exigem recuperação e análise complexas de dados.
Escalabilidade e Desempenho
Como visto recentemente no mundo da IA, escalabilidade não é apenas algo desejável – é uma necessidade. O Milvus, tendo sido construído desde o início com um sistema distribuído em mente, permite que você opere em escala. Quer você esteja lidando com milhões ou bilhões de pontos de dados, o Milvus pode escalar horizontalmente para atender às suas necessidades. Além disso, com otimizações tanto para CPU quanto para GPU, você pode usar o hardware que melhor se adapta às suas necessidades e ao seu orçamento.
Migrando do OpenSearch para o Milvus: Um Exemplo Prático
Cenário: Imagine uma empresa com uma grande base de conhecimento interna contendo documentos sobre seus produtos, serviços e procedimentos. Eles querem tornar essas informações interativas, então decidem criar uma aplicação RAG para acessar e interagir efetivamente com seus dados.
Prova de Conceito (PoC): A equipe de engenharia inicialmente implementa pesquisa semântica usando o OpenSearch como mecanismo. Esta PoC demonstra resultados promissores, permitindo que os usuários recuperem informações relevantes com base em suas consultas em linguagem natural.
Surgem Limitações: Embora a PoC demonstre resultados promissores, o feedback dos usuários revela que a precisão da pesquisa começa a se degradar à medida que:
- A ambiguidade nas consultas aumenta, levando a respostas irrelevantes ou vagas.
- A base de conhecimento cresce em tamanho e complexidade, pressionando os limites de escalabilidade do OpenSearch para Pesquisa Vetorial.
Melhorias do Milvus para a Aplicação RAG:
Para abordar as limitações identificadas e melhorar a experiência do usuário, a equipe de engenharia decidiu integrar o Milvus à sua aplicação RAG:
- Pesquisa Híbrida: O Milvus permite a integração de pesquisa híbrida com melhor percepção contextual ao usar pesquisa por palavras-chave juntamente com significado semântico.
- Escalabilidade: A arquitetura distribuída do Milvus permite que a aplicação RAG lide com a crescente base de conhecimento sem esforço, mantendo um desempenho de pesquisa ideal.
Resultados: Ao substituir o OpenSearch pelo Milvus em sua aplicação RAG, a empresa vê uma melhoria significativa na relevância das respostas e na satisfação dos usuários. Os funcionários agora podem encontrar rapidamente as informações de que precisam, levando ao aumento da produtividade e a uma melhor tomada de decisões em vários departamentos.
Conclusão
Embora o OpenSearch continue sendo uma solução robusta e versátil para muitas necessidades de pesquisa e análise, o Milvus surge como uma alternativa convincente, especialmente para organizações focadas em aplicações de IA e machine learning.
O Milvus não apenas iguala muitas das capacidades tradicionais de pesquisa do OpenSearch, como também se destaca em operações vetoriais, oferecendo uma combinação única de recursos que atende às necessidades em evolução das aplicações modernas orientadas por dados.
À medida que continuamos a expandir os limites da IA e do big data, ferramentas como o Milvus, que conectam tecnologias tradicionais e de ponta, tornam-se cada vez mais valiosas. Seja você uma startup desenvolvendo uma solução impulsionada por IA ou uma empresa buscando atualizar sua infraestrutura de pesquisa, o Milvus oferece uma poderosa combinação de capacidades projetadas para atender a essas demandas de forma eficiente.
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