Milvus

Milvus 유사도 검색 및 검색 증강 생성에 사용되는 임베딩 벡터를 저장, 색인 및 관리하는 벡터 데이터베이스입니다. 이는 유사성 검색 및 AI 애플리케이션을 임베드하는 기능을 강화하기 위해 개발되었습니다. Milvus 다양한 환경에서 비정형 데이터 검색의 접근성을 높이고 일관성을 유지합니다.

IBM® watsonx.data 사용 버전 2.5.12 의 Milvus.

Milvus 무엇을 할 수 있나요?

Milvus 사용하면 많은 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 애플리케이션에 필수적인 벡터 데이터 관리 및 검색과 관련된 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. Milvus 할 수 있는 몇 가지 주요 작업은 다음과 같습니다:

벡터 유사성 검색

수백만 개의 벡터에서 조회 벡터와 유사한 벡터를 초 단위로 검색할 수 있습니다. Milvus 벡터 유사도 검색은 사용자가 특정 유사도 메트릭을 기반으로 주어진 쿼리 벡터에 가장 가까운 벡터를 찾을 수 있는 핵심 기능입니다. 이 기능은 권장사항 시스템, 이미지 및 오디오 검색, 자연어 처리 등과 같은 많은 애플리케이션에서 필수적입니다.

하이브리드 검색

Milvus 하이브리드 검색을 수행하면 벡터 유사도 검색과 스칼라 필드에 기반한 기존 관계형 데이터베이스 스타일의 필터링을 결합할 수 있습니다. 이 기능은 카테고리, 시간소인 또는 벡터와 연관된 기타 메타데이터와 같은 속성을 필터링하여 검색 결과를 추가로 세분화해야 하는 경우 특히 유용합니다. 하이브리드 검색은 벡터 임베드 및 스칼라 필드 모두를 활용하여 더 정확하고 관련 있는 검색 결과를 제공합니다.

인덱스 작성

Milvus 인덱싱은 특히 고차원 벡터 데이터의 경우 효율적인 쿼리 처리를 가능하게 하는 방식으로 데이터를 구성하는 작업을 포함합니다. Milvus 특정 시나리오나 데이터 특성에 맞게 설계된 여러 유형의 인덱스를 지원합니다.

권장사항 시스템

Milvus 사용하여 고객의 선호도 또는 이전 상호 작용과 유사한 항목을 찾아 추천 시스템을 강화할 수 있습니다.

자세한 내용은 Milvus 을 참조하세요:

비공개 미리 보기 버전에서는 Milvus GA 버전으로 업그레이드할 수 없습니다. 비공개 미리보기를 삭제하고 GA 버전을 추가해야 합니다.