Milvus è un database vettoriale open source, progettato per eseguire ricerche per similarità rapide e scalabili su grandi volumi di dati generati da modelli di machine learning. Sviluppato da Zilliz, è utilizzato in contesti come la ricerca semantica, il riconoscimento di immagini, i sistemi di raccomandazione e l’analisi video.

È pensato per data scientist, ingegneri ML e sviluppatori backend che operano nei settori dell’e-commerce, della finanza, della sicurezza e dei sistemi autonomi. Milvus supporta miliardi di vettori, offre diversi algoritmi di indicizzazione e può essere distribuito in ambienti locali o cloud.
Vantaggi principali:

• Ricerca vettoriale veloce con bassa latenza

• Architettura distribuita e scalabile

• Indexing flessibile in base al tipo di dato e caso d’uso

Quali sono le principali funzionalità di Milvus?

Indicizzazione vettoriale ad alte prestazioni

Milvus supporta diversi algoritmi di indicizzazione ottimizzati per esigenze diverse.

• Tipi di indice: IVF, HNSW, ANNOY, Flat

• Metriche supportate: distanza euclidea (L2), coseno, prodotto scalare

• Aggiornamento e cancellazione dinamica dei vettori

Scalabilità orizzontale

Progettato per dataset di grandi dimensioni, Milvus scala facilmente su più nodi.

• Architettura distribuita con separazione tra calcolo e storage

• Gestione delle risorse tramite query node dedicati

• Supporto per miliardi di vettori

Opzioni di deployment flessibili

Milvus si adatta a diversi ambienti infrastrutturali, sia locali che in cloud.

• Deploy locale con Docker o Kubernetes

• Versione gestita disponibile tramite Zilliz Cloud

• Compatibile con storage a oggetti come S3 e MinIO

Integrazione con strumenti di machine learning

Si integra facilmente nei flussi ML ed è compatibile con i principali framework.

• Supporta TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, OpenAI

• API e SDK disponibili in Python, Java, Go, C++ e Node.js

• Utilizzabile in ambienti di sviluppo e produzione

Query avanzate e filtri

Milvus consente ricerche dettagliate combinando similarità vettoriale e metadati.

• Ricerca top-k per similarità

• Filtri booleani su metadati

• Query ibride per intervalli o termini specifici

Perché scegliere Milvus?

• Ottimizzato per carichi IA: Progettato per gestire embeddings generati da modelli deep learning.

• Scalabilità elevata: Funziona su grandi dataset con architettura distribuita e flessibile.

• Indexing configurabile: Adattabile in base a precisione e prestazioni richieste.

• Compatibile con l’ecosistema ML: Si integra con i principali strumenti e framework di data science.

• Soluzione open source matura: Supportata da Zilliz, con comunità attiva e documentazione solida.