Milvus
Milvus est une base de données vectorielle qui stocke, indexe et gère les vecteurs d'intégration utilisés pour la recherche de similarité et la récupération de la génération augmentée. Il est développé pour permettre l'intégration de la recherche de similarité et des applications d'IA. Milvus rend la recherche de données non structurées plus accessible et plus cohérente dans différents environnements.
IBM® watsonx.data utilise la version 2.5.12 de Milvus.
Que pouvez-vous faire avec Milvus?
Avec Milvus, vous pouvez effectuer diverses tâches liées à la gestion et à la recherche de données vectorielles, ce qui est crucial pour de nombreuses applications d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage machine (ML). Voici quelques-unes des principales choses que vous pouvez faire avec Milvus:
Recherche de similarité de vecteur
Vous pouvez rechercher des vecteurs similaires à un vecteur de requête à partir de millions de vecteurs en secondes. La recherche de similarité vectorielle dans Milvus est une fonction essentielle qui permet aux utilisateurs de trouver les vecteurs les plus proches d'un vecteur d'interrogation donné sur la base d'une mesure de similarité spécifique. Cette capacité est essentielle dans de nombreuses applications, telles que les systèmes de recommandation, l'extraction d'images et d'audio, le traitement du langage naturel, etc.
Recherche hybride
L'exécution d'une recherche hybride dans Milvus vous permet de combiner la recherche de similarité vectorielle avec le filtrage traditionnel de type base de données relationnelle basé sur des champs scalaires. Cette fonction est particulièrement utile lorsque vous devez affiner davantage vos résultats de recherche en filtrant les attributs tels que les catégories, les horodatages ou toute autre métadonnée associée à vos vecteurs. La recherche hybride utilise à la fois les incorporations de vecteurs et les zones scalaires pour fournir des résultats de recherche plus précis et pertinents.
Création des index
L'indexation dans Milvus consiste à organiser les données de manière à permettre un traitement efficace des requêtes, en particulier pour les données vectorielles à haute dimension. Milvus prend en charge plusieurs types d'index, chacun étant conçu pour des scénarios ou des caractéristiques de données spécifiques.
Systèmes de recommandation
Vous pouvez utiliser Milvus pour alimenter les systèmes de recommandation en trouvant des éléments similaires aux préférences de vos clients ou à leurs interactions précédentes.
Pour plus d'informations sur Milvus, voir :
- Ajout du service Milvus
- Raccordement au service Milvus
- Travailler avec Milvus
- Pause et reprise du service Milvus
- Configuration de IBM® watsonx.data Milvus dans IBM watsonx.ai
- Connexion de watsonx Assistant à watsonx.data Milvus pour la recherche personnalisée
Vous ne pouvez pas passer de la version "private-preview" à la version "GA" de Milvus. Vous devez supprimer l'aperçu privé et ajouter la version GA.