Что нового в Milvus 2.2.10 и 2.2.11
Мы рады объявить о выпуске Milvus версий 2.2.10 и 2.2.11! Эти последние версии содержат множество улучшений, которые значительно повышают функциональность продукта и удобство работы пользователей. Мы учли отзывы нашего сообщества пользователей и внесли обновления, чтобы еще больше улучшить производительность и пользовательский опыт! В этом посте блога мы расскажем о некоторых наиболее заметных функциях. Полный список изменений смотрите в примечаниях к выпуску.
📦 PyPI: https://pypi.org/project/milvus/
📚 Документация: https://milvus.io/docs
🛠️ Примечания к выпуску:
🐳 Образ Docker: docker pull
🚀 Выпуск: milvus-2.2.11
Мы постоянно совершенствуем RBAC, чтобы расширить функции безопасности в различных аспектах системы. В версии 2.2.10 мы добавили функцию 'FlushAll' и Database API в возможности RBAC. Эти обновления обеспечивают улучшенный контроль над разрешениями и доступом к чувствительным операциям, в конечном итоге повышая общую безопасность системы.
Кроме того, в обеих версиях, 2.2.10 и 2.2.11, было внедрено несколько оптимизаций и обновлений. В частности, в версии 2.2.11 мы оптимизировали использование дискового пространства для RocksMq, включив сжатие zstd начиная с уровня 2. Это улучшение значительно повышает эффективность хранения. Кроме того, в версии 2.2.10 мы внесли важное улучшение, заменив CGO payload writer на Go payload writer. Это изменение снизило использование памяти, что привело к улучшению производительности и стабильности системы.
Обратите внимание, что в выпусках Milvus 2.2.10 и 2.2.1 есть несколько исправлений ошибок и улучшений производительности, поэтому ознакомьтесь с примечаниями к выпуску, чтобы узнать больше.
Краткое содержание
Помимо всех функций, перечисленных выше, Milvus 2.2.10 и 2.2.11 включают несколько исправлений ошибок и улучшений. Чтобы узнать больше:
Смотрите примечания к выпуску для версии 2.2.10 и версии 2.2.11, чтобы ознакомиться с полным списком изменений Скачайте Milvus и приступайте к работе.
Читать далее
Introducing Zilliz CLI and Agent Skills for Zilliz Cloud
Manage your vector database from your terminal or AI coding agent. Zilliz CLI and Agent Skills work with Claude Code, Cursor, Codex, and Copilot.
Milvus WebUI: A Visual Management Tool for Your Vector Database
Explore Milvus WebUI to monitor, manage, and optimize your vector database with real-time insights, performance tracking, and system health monitoring.
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.