Что нового в Milvus 2.2.3
Мы с гордостью объявляем о выпуске Milvus 2.2.3 от имени сообщества Milvus. Релиз 2.2.3 содержит несколько новых функций и множество улучшений. В этой публикации блога будут освещены некоторые из наиболее заметных функций. Полный список изменений см. в примечаниях к выпуску.
- 📦 PyPI: https://pypi.org/project/milvus/
- 📚 Документация: https://milvus.io/docs
- 🛠️ Примечания к выпуску: https://milvus.io/docs/release_notes.md#223
- 🐳 Docker Image: docker pull milvusdb/milvus
- 🚀 Релиз: https://github.com/milvus-io/milvus/releases/tag/v2.2.3
Одним из главных нововведений этого релиза является поддержка Rolling Upgrade — важной возможности высокодоступных систем. Поэтапное обновление позволяет обновлять Milvus без заметного нарушения работы сервиса и с минимальным временем простоя. Также, продолжая тему HA, этот релиз включает функцию Coordinator High Availability (HA), позволяющую координаторам Milvus работать в режиме active-standby и обеспечивать короткое время восстановления после сбоя — не более 30 секунд.
Кроме того, были добавлены несколько улучшений для следующих функций:
- Bulk-insert
- Снижение использования памяти
- Оптимизация метрик мониторинга
- Улучшения производительности для Meta storage
Обратите внимание, что Milvus 2.2.3 также включает критическое изменение: максимальное количество полей в коллекции было уменьшено с 256 до 64 (#22030).
Итоги В дополнение ко всем перечисленным выше функциям Milvus 2.2.3 включает несколько исправлений ошибок и улучшений. Чтобы узнать больше:
- См. примечания к выпуску версии 2.2.3 для полного списка изменений
- Скачайте Milvus и начните работу
Читать далее

Why and How to Migrate from Self-Hosted Milvus to Zilliz Cloud
A simple, step-by-step guide to migrating from Milvus to Zilliz Cloud. Learn both endpoint and backup methods for a smooth, scalable vector database migration.

Why Context Engineering Is Becoming the Full Stack of AI Agents
Discover how context engineering unifies prompts, RAG, and tools to build smarter, production-ready AI agents powered by Milvus.

DeepSeek Always Busy? Deploy It Locally with Milvus in Just 10 Minutes—No More Waiting!
Learn how to set up DeepSeek-R1 on your local machine using Ollama, AnythingLLM, and Milvus in just 10 minutes. Bypass busy servers and enhance AI responses with custom data.



