Масштабирование поиска для ИИ: как Milvus превосходит OpenSearch
Поиск быстро развивается, и векторные базы данных, такие как Milvus, а также векторный поиск играют ключевую роль в этой трансформации. Хотя OpenSearch уже давно является популярным выбором для традиционного поиска и аналитики, он в первую очередь ориентирован на поиск по ключевым словам и структурированный поиск. В отличие от него, Milvus разработан специально для AI-приложений, которые полагаются на векторный поиск, позволяя выполнять быстрый, масштабируемый поиск сходства по высокоразмерным данным, таким как эмбеддинги из текста, изображений или мультимедийного контента.
В этой статье мы рассмотрим, как Milvus не только соответствует OpenSearch в ключевых областях, таких как скорость и масштабируемость, но и превосходит его благодаря своим специализированным возможностям векторного поиска. Благодаря интеграции всех этих возможностей Milvus предлагает единое решение, которое сводит к минимуму необходимость использования нескольких баз данных, упрощая и оптимизируя инфраструктуру для современных AI-приложений.
Что такое OpenSearch?
OpenSearch — это поисковый и аналитический движок с открытым исходным кодом, изначально созданный на основе Elasticsearch. Он предназначен прежде всего для полнотекстового поиска и анализа логов, с дополнительными возможностями векторного поиска в виде расширения**. Построенный на распределенной архитектуре, OpenSearch масштабируем и предлагает поиск и аналитику в реальном времени для структурированных и неструктурированных данных. Он поддерживает мощный DSL запросов (Domain Specific Language) и включает функции машинного обучения для продвинутой аналитики. В своей основе OpenSearch использует инвертированные индексы — технологию, которая обеспечивает эффективный полнотекстовый поиск путем сопоставления терминов с местоположениями документов. Его функциональность векторного поиска строится на этой основе, обеспечивая поиск сходства по высокоразмерным данным, таким как текстовые и мультимедийные эмбеддинги.
Что такое Milvus?
Milvus — это векторная база данных с открытым исходным кодом, предназначенная для масштабируемого и высокопроизводительного векторного поиска, специально адаптированная для AI и приложений с большими объемами данных. Она эффективно обрабатывает и ищет миллиарды высокоразмерных векторов, что делает ее отличным выбором для систем на базе AI, таких как генерация с дополненным извлечением (RAG), поиск изображений и видео и рекомендательные системы.
Помимо векторного поиска, Milvus предлагает широкий спектр поисковых функциональных возможностей, включая традиционный полнотекстовый поиск, скалярную фильтрацию, возможности гибридного поиска, и мультимодального поиска. Этот комплексный набор функций позволяет Milvus удовлетворять разнообразные потребности в поиске, делая его универсальной и масштабируемой платформой для AI-ориентированных и ресурсоемких приложений.
Превосходство векторного поиска
- Milvus: Создан специально для векторного поиска, поддерживая несколько методов индексирования, таких как HNSW, IVF_FLAT, DiskANN, CAGRA на базе GPU и другие. Эта гибкость позволяет пользователям балансировать между скоростью, точностью и эффективностью использования ресурсов в зависимости от их конкретных потребностей, будь то создание RAG-системы или традиционных приложений машинного обучения.
- OpenSearch: Предлагает возможности базового векторного поиска, но не обладает широким спектром вариантов индексирования, доступных в Milvus.
Возможности традиционного поиска
Но подождите, это еще не всё! Milvus — это не только векторы. Он также хорош в:
- Поиск по ключевым словам - позволяет выполнять традиционный текстовый поиск аналогично OpenSearch.
- Расширенная фильтрация – чтобы вы могли искать результаты по конкретным скалярным полям, что делает запуск векторного поиска еще быстрее.
- Поиск по префиксу, суффиксу и инфиксу – дает вам более точный контроль над поисковыми запросами.
Это означает, что вы можете объединить как векторные, так и традиционные поисковые операции в одной системе, упростив свой технологический стек! ✨
Сила гибридного поиска
Вот где начинается самое интересное. Milvus выходит за рамки чисто векторного поиска, интегрируя возможности традиционного и векторного поиска. Такой гибридный подход позволяет выполнять более нюансированные, контекстно-ориентированные запросы, которые объединяют поиск на основе ключевых слов и поиск на основе сходства. Используя сильные стороны обоих методов, Milvus предоставляет более точные и релевантные результаты, улучшая пользовательский опыт и обеспечивая лучшие результаты для приложений, которым требуется сложное извлечение и анализ данных.
Масштабируемость и производительность
Как недавно стало очевидно в мире ИИ, масштабируемость — это не просто приятное дополнение, а необходимость. Milvus, изначально созданный с учетом распределенной системы, позволяет работать в масштабе. Независимо от того, имеете ли вы дело с миллионами или миллиардами точек данных, Milvus может горизонтально масштабироваться, чтобы соответствовать вашим потребностям. Кроме того, благодаря оптимизациям как для CPU, так и для GPU, вы можете использовать оборудование, которое лучше всего соответствует вашим потребностям и бюджету.
Переход с OpenSearch на Milvus: практический пример
Сценарий: Представьте компанию с большой внутренней базой знаний, содержащей документы о ее продуктах, услугах и процедурах. Они хотят сделать эту информацию интерактивной, поэтому решают создать RAG-приложение для эффективного доступа к своим данным и взаимодействия с ними.
Proof of Concept (PoC): Инженерная команда изначально реализует семантический поиск, используя OpenSearch в качестве движка. Этот PoC демонстрирует многообещающие результаты, позволяя пользователям получать релевантную информацию на основе их запросов на естественном языке.
Возникают ограничения: Хотя PoC демонстрирует многообещающие результаты, отзывы пользователей показывают, что точность поиска начинает снижаться по мере того, как:
- Неоднозначность запросов увеличивается, что приводит к нерелевантным или расплывчатым ответам.
- База знаний растет в размере и сложности, приближая OpenSearch к пределам масштабируемости для векторного поиска.
Улучшения Milvus для RAG-приложения:
Чтобы устранить выявленные ограничения и улучшить пользовательский опыт, инженерная команда решила интегрировать Milvus в свое RAG-приложение:
- Гибридный поиск: Milvus обеспечивает интеграцию гибридного поиска с улучшенным пониманием контекста за счет использования поиска по ключевым словам наряду с семантическим значением.
- Масштабируемость: Распределенная архитектура Milvus позволяет RAG-приложению без усилий обрабатывать растущую базу знаний, сохраняя при этом оптимальную производительность поиска.
Результаты: Заменив OpenSearch на Milvus в своем RAG-приложении, компания видит значительное улучшение релевантности ответов и удовлетворенности пользователей. Теперь сотрудники могут быстро находить нужную информацию, что приводит к повышению производительности и более качественному принятию решений в различных отделах.
Заключение
Хотя OpenSearch остается надежным, универсальным решением для многих задач поиска и аналитики, Milvus становится убедительной альтернативой, особенно для организаций, сосредоточенных на приложениях ИИ и машинного обучения.
Milvus не только соответствует многим традиционным поисковым возможностям OpenSearch, но и превосходно справляется с векторными операциями, предлагая уникальное сочетание функций, отвечающих меняющимся потребностям современных приложений, управляемых данными.
По мере того как мы продолжаем расширять границы ИИ и больших данных, такие инструменты, как Milvus, которые соединяют традиционные и передовые технологии, становятся все более ценными. Независимо от того, являетесь ли вы стартапом, разрабатывающим решение на базе ИИ, или предприятием, стремящимся обновить свою поисковую инфраструктуру, Milvus предлагает мощное сочетание возможностей, разработанных для эффективного удовлетворения этих требований.
Мы хотели бы услышать, что вы думаете!
Если вам понравилась эта запись в блоге, мы будем очень признательны, если вы поставите нам звезду на GitHub! Также приглашаем вас присоединиться к нашему сообществу Milvus в Discord, чтобы поделиться своим опытом. Если вы хотите узнать больше, загляните в наш репозиторий Bootcamp на GitHub или в наши notebooks, где приведены примеры создания RAG-приложений с Milvus.
Читать далее
Migrating from S3 Vectors to Zilliz Cloud: Unlocking the Power of Tiered Storage
Learn how Zilliz Cloud bridges cost and performance with tiered storage and enterprise-grade features, and how to migrate data from AWS S3 Vectors to Zilliz Cloud.
Milvus/Zilliz + Surveillance: How Vector Databases Transform Multi-Camera Tracking
See how Milvus vector database enhances multi-camera tracking with similarity-based matching for better surveillance in retail, warehouses and transport hubs.
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.