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O banco de dados de vetores mais escalável para suas cargas de trabalho de GenAI. Confira o Guia de Introdução.
Não quer gerenciá-lo? Inscreva-se no Zilliz Cloud (serviço de Milvus gerenciado) gratuitamente. Comece aqui.
Milvus O banco de dados de vetores de código aberto
Milvus é um banco de dados de vetores altamente escalável e de código aberto, projetado para cargas de trabalho exigentes. Ele suporta mais de 10 tipos de índices, incluindo HNSW, DiskANN, Quantização e Binário, permitindo uma busca eficiente por similaridade de vetores em diversos casos de uso. Otimizado para diferentes hardwares de computação, incluindo GPUs, o Milvus oferece um desempenho robusto para busca de vetores.
Além da busca básica por vetores, o Milvus oferece recursos avançados como busca híbrida, filtragem de metadados e busca agrupada. Essas capacidades permitem que desenvolvedores construam sistemas de busca mais sofisticados, aprimorando a funcionalidade de aplicações de IA e aprendizado de máquina em áreas como motores de recomendação, busca por similaridade de imagens, processamento de linguagem natural (PLN) e geração aumentada por recuperação (RAG).
Versão
Plataforma
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
Pymilvus SDK Python do Milvus & Milvus Lite
PyMilvus é o SDK Python para o Milvus. Ele fornece métodos diretos para inserir, buscar e gerenciar embeddings de vetores usando Python. Ele permite que desenvolvedores Python realizem buscas por similaridade de vetores, construam índices e gerenciem operações de dados de forma eficiente. Este SDK simplifica a integração com o Milvus, oferecendo uma API intuitiva que se encaixa naturalmente em projetos Python. PyMilvus permite que os desenvolvedores aproveitem as capacidades do banco de dados de vetores do Milvus sem escrever consultas de baixo nível.
Milvus Lite é a versão leve do Milvus que pode ser executada localmente dentro da sua aplicação Python. Ela compartilha a API do Milvus, garantindo que seu código cliente funcione tanto em implantações locais de pequena escala quanto em servidores do Milvus implantados em Docker ou Kubernetes com bilhões de vetores. Milvus Lite já está incluído no PyMilvus, então você pode simplesmente implantá-lo com pip install pymilvus.
Versão
pip3 install pymilvus
pip3 install pymilvus[model] # for milvus-model
pip3 install pymilvus[bulk_writer] # for bulk_writer