Zilliz hat Milvus v3 herausgebracht.0, seine Open-Source-Vektordatenbank, die den Zugriff auf Daten aus den Seen und eine verbesserte Abrufmaschine für die Entwicklung von KI-Entwicklern ergänzt.
Lake-native Architektur speichert Rohdaten in offenen Formaten auf Cloud-Objektspeicher, anstatt sie in eigenständige Datenbanken zu duplizieren.Zilliz stellte seine Vector Lakebase-Konzeption im Juni vor.; CEO Charles Xie beschrieb es als eine einheitliche Datenbasis, die Echtzeit-Abfragen, Datenerforschung und Multi-Petabyte-KI-Trainingspipelines ohne Datenkopien ermöglicht,Migrations- oder Parallellagerstapeln. Die Unified Object Storage-Schicht unterstützt sowohl eine Vektorsuche mit geringer Latenz als auch groß angelegte Analysen auf identischen Quelldateien.
James Luan, Mitbegründer und CTO von Zilliz, kommentierte: "Milvus 3.0 betreibt die Produktion direkt über bestehenden Datenspeichern und liefert eine leistungsstärkere Engine für moderne KI-Workloads.Der gleiche Kern versorgt die Zilliz-Vektor-Seebasis., verbessert durch elastische Skalierung, vereinfachte Vorgänge und Werkzeuge auf Unternehmensebene für die groß angelegte Verwaltung von KI-Daten.
Vektordatenbanken speichern numerische Vektor-Einbettungen für Text, Bilder und andere Inhalte, um Ähnlichkeitssuche zu ermöglichen.von mehr als 10In den letzten Jahren wurden mehr als 100.000 Firmen für RAG, Empfehlungs-Engines und KI-Agenten eingesetzt, wobei mehr als 100 Millionen Docker-Pulls registriert wurden.
Traditionelle KI-Pipelines halten getrennte Datenkopien für Echtzeit-Abruf und Offline-Analysen auf, was zusätzliche Speicherkosten, langwierige Datenexporte,Synchronisierungsleitungen und hohe Betriebskosten.
Core Milvus 3.0 Fähigkeiten
1.Außen-Sammlungen: Erstellen Sie Milvus-Sammlungen über Lake-Dateien in Lance, Iceberg, Parquet oder Vortex.sie über native Standard-APIs freizulegen- Inkrementelle Synchronisation aktualisiert die Indizes automatisch, wenn sich die Daten des Sees ändern.
2.Loon-Speichermaschine: Eine neue manifestbasierte Schnitt-Lese-Verstärkung für Low-Latency-Objekt-Speicher-Lookups, mit offenem Pfeil-kompatiblem Vortex als Standard-Spaltenformat.
3- Momentaufnahmen.: Leichtgewichtige nurlesbare Sammlungssnapshots ermöglichen Offline-Depuplikations-, Evaluierungs- und Validierungsarbeiten, die auf stabilen Datensätzen ausgeführt werden können, ohne die Produktion zu stören.
4.Sparkenverbinder und Batchbetreiber: Ein Spark DataSource V2-Anschluss integriert Milvus mit Spark, Databricks und EMR-Batch-Workflows sowie nativen Vektor-Batch-Funktionen für Deduplikation und Clustering.
Standard Top-K-Vektorsuche holt nur die ähnlichsten Vektoren durch Entfernungsberechnung, leiden schlechte Skalierung mit hohen Vektorzahlen und Abmessungen.0 erweitert die Suche weit über die einfache Nachbarsuche hinaus:
1.Serverseitige Sortierung, Aggregation und faceted Suche kombinieren semantische Ähnlichkeit mit Metadatenfiltern (Zeitstempel, Preis, Kategorie, Mieter usw.), wodurch die Nachbearbeitung auf Clientseite eliminiert wird.
2.StructList Multi-Vektor-Abruf unterstützt Entitäten mit mehreren Einbettungen (Dokument-Blöcke, Bildpatches, multimodale Produktdaten) und funktioniert mit späten Interaktionsmodellen wie ColBERT und ColPali.
3.Optimierter spärlicher Index reduziert den Speicherbedarf um ~ 70% und entspricht gleichzeitig der ursprünglichen Rückrufleistung, gepaart mit SINDI gelernten spärlichen Vektoren, integriertem MinHash, nullfähigen Vektorfeldern,Benutzerdefinierte Volltextwörterbücher und breitere Faiss-Indexkompatibilität.
Luan fügte hinzu, dass Produktions-KI-Workloads eine native Rangfolge, Gruppierung und Multi-Vektor-Suche innerhalb der Datenbank und v3 erfordern.0 Umgebauter Speicher, um einen schnellen Zugriff auf den Objektspeicher zu ermöglichen, zusammen mit einer reicheren Verarbeitung im Motor.
Zilliz Cloud erweitert die Basis-Engine in eine vollständige Vector Lakebase mit elastischen Rechen-, Entdeckungs- und Verarbeitungstools.,Batch-Analyse, einheitliche Indexierung, Unternehmensführung und Automatisierung auf einer einzigen KI-Datenquelle.
Industrie Wettbewerbsumfeld
Die Aktualisierung erhöht den Druck auf die Konkurrenten Pinecone, Qdrant und Weaviate, die sich alle darum bemühen, die Suchlatenz zu reduzieren: Qdrant hat im April eine schnellere Indexierung, Cluster mit hoher Verfügbarkeit und Compliance-Audit-Logs eingeführt.Pinecone hat im Mai vorbereitete Vektorsätze und zusammensetzbare Retriever eingeführt, um die Arbeitsprozesse von Agenten zu beschleunigen.
Pure-Vektor-Datenbank-Anbieter konkurrieren mit Multi-Modell-Plattformen wie Regatta, SingleStore und SurrealDB.Vertiefte Partnerschaften zwischen Datenbanken stehen vor architektonischen und SpeichermaschinenbarrierenDer Markt kann sehen, wie Vektor-Spieler im Laufe der Zeit native strukturierte, graphische, dokumentarische oder zeitliche Support hinzufügen.
Verfügbarkeit
Milvus 3.0 bleibt ein LF AI & Data graduated Projekt unter Apache 2.0 Lizenz, über Docker oder Kubernetes einschließlich air-gapped Umgebungen mit Kompatibilität für S3, einsetzbar.GCS und Azure Blob-Objektspeicherung. Die erste SDK-Abdeckung umfasst Python, Go und Node.js, wobei die Java-Unterstützung bevorsteht.Neben den Bürozeiten der Gemeinde für die Unterstützung von Entwicklern.
Die verwaltete Zilliz Cloud integriert Milvus 3.0 als Kernindex-Schicht und bietet Enterprise-Elastizität, Sicherheit und einheitliche Operationen über eine einzige gemeinsame Datenkopie hinweg.
Fußnote
Externe Sammlungen implementieren Zero-Copy-Lake-Indexing ohne Datenmigration; Loon löst den Leseverstärkungsengpass, der zuvor die Objektspeicherung für Vektoranfragen mit geringer Latenz begrenzt hatte.
Beibei Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Sandy Yang, Leiterin der globalen Strategie
WhatsApp / WeChat: +86 13426366826
E-Mail: yangyd@qianxingdata.com
Website: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com Die Daten werden auf der Website der chinesischen Regierung gespeichert.
Geschäftsfokus:
Vertrieb von IKT-Produkten/Systemintegration und Dienstleistungen/Infrastrukturlösungen
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