Milvus एक ओपन-सोर्स वेक्टर डेटाबेस है जिसे स्केलेबल समानता खोज और AI कार्यभार के लिए बनाया गया है। यह मशीन लर्निंग मॉडल द्वारा उत्पन्न उच्च-आयामी वेक्टर एम्बेडिंग को संग्रहीत, अनुक्रमित और प्रबंधित करता है, जिससे अरबों वेक्टरों में तेज़ अनुमानित निकटतम पड़ोसी (ANN) खोज संभव होती है। Milvus का व्यापक रूप से अनुशंसा प्रणालियों, छवि और वीडियो पुनर्प्राप्ति, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, और बड़े भाषा मॉडल के लिए पुनर्प्राप्ति-संवर्धित जनरेशन (RAG) पाइपलाइनों जैसे अनुप्रयोगों में उपयोग किया जाता है।
यह परियोजना Zilliz द्वारा शुरू की गई थी, जो 2017 में Charles Xie द्वारा स्थापित एक कंपनी है, और पहला स्थिर संस्करण, Milvus 1.0, सितंबर 2019 में जारी किया गया था। 2021 में लॉन्च किया गया Milvus 2.0, भंडारण और कंप्यूट के पृथक्करण के साथ एक क्लाउड-नेटिव आर्किटेक्चर पेश करता है, जो वितरित परिनियोजन और क्षैतिज स्केलेबिलिटी का समर्थन करता है। 2024 तक, Milvus सबसे लोकप्रिय ओपन-सोर्स वेक्टर डेटाबेस में से एक बन गया है, जिसका एक मजबूत समुदाय है और दुनिया भर में एक हजार से अधिक संगठनों द्वारा अपनाया गया है।
आर्किटेक्चर और डिज़ाइन
Milvus एक साझा-भंडारण आर्किटेक्चर का पालन करता है जो डेटा प्लेन और कंट्रोल प्लेन को अलग करता है। सिस्टम में कई मुख्य घटक शामिल हैं: समन्वयक सेवाएं (रूट कोऑर्ड, डेटा कोऑर्ड, क्वेरी कोऑर्ड, इंडेक्स कोऑर्ड), वर्कर नोड्स (डेटा नोड्स, क्वेरी नोड्स, इंडेक्स नोड्स), और राइट-अहेड लॉगिंग के लिए एक मैसेज ब्रोकर (Pulsar या Kafka)। यह डिज़ाइन भंडारण से स्वतंत्र रूप से कंप्यूट संसाधनों के लोचदार स्केलिंग की अनुमति देता है, जो AWS S3 या MinIO जैसे ऑब्जेक्ट स्टोरेज द्वारा समर्थित है।
डेटाबेस ANN खोज के लिए कई इंडेक्स प्रकारों का समर्थन करता है, जिसमें IVF (इनवर्टेड फ़ाइल), HNSW (पदानुक्रमित नेविगेबल स्मॉल वर्ल्ड), और DiskANN शामिल हैं, जो डिस्क-रेसिडेंट डेटा पर भी कुशल खोज सक्षम करता है। Milvus वेक्टर खोज के साथ संयुक्त स्केलर फ़िल्टरिंग का भी समर्थन करता है, जिससे मेटाडेटा विधेय के साथ हाइब्रिड क्वेरी की अनुमति मिलती है। सिस्टम Python, Java, Go, और Node.js में SDK प्रदान करता है, साथ ही एक RESTful API भी।
विशेषताएं और क्षमताएं
Milvus उत्पादन AI अनुप्रयोगों के लिए तैयार सुविधाओं का एक समृद्ध सेट प्रदान करता है। यह रीयल-टाइम इन्सर्ट, अपसर्ट, और डिलीट ऑपरेशन का समर्थन करता है, जिसमें मिलीसेकंड के भीतर डेटा दृश्यता होती है। सिस्टम प्रतिकृति तंत्र के माध्यम से उच्च उपलब्धता प्रदान करता है और नेमस्पेस अलगाव के साथ मल्टी-टेनेंसी का समर्थन करता है। Milvus में Prometheus और Grafana के माध्यम से अंतर्निहित निगरानी और मेट्रिक्स भी शामिल हैं, और Kubernetes जैसे प्रमुख ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफार्मों के साथ एकीकृत होता है।
एक उल्लेखनीय विशेषता डायनेमिक स्कीमा का समर्थन है, जो उपयोगकर्ताओं को डाउनटाइम के बिना फ़ील्ड जोड़ने की अनुमति देता है। Milvus खोज स्थान को संकीर्ण करके क्वेरी प्रदर्शन में सुधार करने के लिए एक विभाजन सुविधा भी प्रदान करता है। बड़े पैमाने पर परिनियोजन के लिए, सिस्टम शार्डिंग का समर्थन करता है और शीर्ष-के क्वेरी के लिए उप-मिलीसेकंड विलंबता के साथ अरबों वेक्टरों को संभाल सकता है। परियोजना ने Milvus Lite भी पेश किया, जो स्थानीय विकास और परीक्षण के लिए एक हल्का संस्करण है।
पारिस्थितिकी तंत्र और एकीकरण
Milvus AI और डेटा टूल्स की एक विस्तृत श्रृंखला के साथ एकीकृत होता है। यह Large language model पारिस्थितिकी तंत्र का एक मुख्य घटक है, जिसे अक्सर LangChain और LlamaIndex जैसे फ्रेमवर्क के साथ पुनर्प्राप्ति-संवर्धित जनरेशन पाइपलाइनों में उपयोग किया जाता है। Milvus OpenAI और Anthropic जैसे प्रदाताओं से एम्बेडिंग मॉडल का समर्थन करता है, और Amazon Web Services, Microsoft Azure, और Google Cloud सहित प्रमुख क्लाउड प्लेटफार्मों पर तैनात किया जा सकता है।
परियोजना Zilliz Cloud नामक एक प्रबंधित क्लाउड सेवा भी प्रदान करती है, जो डेटा बैकअप और क्रॉस-क्षेत्र प्रतिकृति जैसी अतिरिक्त सुविधाओं के साथ एक पूरी तरह से प्रबंधित Milvus अनुभव प्रदान करती है। Milvus को ई-कॉमर्स, वित्त, स्वास्थ्य सेवा, और स्वायत्त ड्राइविंग सहित विभिन्न क्षेत्रों की कंपनियों द्वारा अपनाया गया है। इसका उपयोग अनुसंधान और शैक्षणिक सेटिंग्स में भी किया जाता है, अक्सर PyTorch और TensorFlow जैसे Machine learning और Deep learning फ्रेमवर्क के साथ।
प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी
Milvus उच्च प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी के लिए डिज़ाइन किया गया है। बेंचमार्क परीक्षणों में, इसने कमोडिटी हार्डवेयर के क्लस्टर पर 1 बिलियन से अधिक वेक्टरों पर औसत विलंबता 10 मिलीसेकंड से कम के साथ खोज करने की क्षमता प्रदर्शित की है। सिस्टम इंडेक्स निर्माण और क्वेरी प्रोसेसिंग के लिए SIMD (सिंगल इंस्ट्रक्शन, मल्टीपल डेटा) अनुकूलन और GPU त्वरण का लाभ उठाता है। Milvus CPU और GPU दोनों-आधारित इंडेक्सिंग का समर्थन करता है, जिसमें NVIDIA CUDA के लिए GPU समर्थन शामिल है।
Milvus की स्केलेबिलिटी इसके वितरित आर्किटेक्चर के माध्यम से प्राप्त की जाती है, जो क्वेरी और डेटा नोड्स के क्षैतिज स्केलिंग की अनुमति देता है। सिस्टम उच्च लेखन थ्रूपुट को संभाल सकता है, अनुकूलित कॉन्फ़िगरेशन में प्रति सेकंड लाखों वेक्टरों को अंतर्ग्रहण करने की क्षमता के साथ। Milvus मेमोरी उपयोग को कम करने के लिए एक मेमोरी-मैप्ड फ़ाइल सुविधा भी प्रदान करता है, जिससे सीमित RAM पर बड़े डेटासेट को संभाला जा सकता है।
समुदाय और शासन
Milvus Apache 2.0 लाइसेंस के तहत एक ओपन-सोर्स परियोजना है, जो GitHub पर होस्ट की गई है। परियोजना योगदानकर्ताओं के एक समुदाय द्वारा शासित है, जिसमें Zilliz इसके विकास में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। Milvus 2023 में Linux Foundation AI & Data का एक स्नातक परियोजना बन गया, जो इसकी परिपक्वता और शासन को दर्शाता है। समुदाय नियमित मीटअप, वेबिनार, और अनस्ट्रक्चर्ड डेटा समिट नामक एक वार्षिक उपयोगकर्ता सम्मेलन आयोजित करता है।
2024 तक, Milvus GitHub रिपॉजिटरी में 25,000 से अधिक स्टार और 500 से अधिक योगदानकर्ता हैं। परियोजना एक व्यापक दस्तावेज़ीकरण साइट, एक ब्लॉग, और उपयोगकर्ताओं और डेवलपर्स के लिए एक Slack समुदाय बनाए रखती है। Milvus में डेवलपर्स और प्रशासकों के लिए एक प्रमाणन कार्यक्रम भी है, और यह CNCF क्लाउड नेटिव लैंडस्केप में शामिल है।
उपयोग के मामले और अनुप्रयोग
Milvus विभिन्न वास्तविक-विश्व अनुप्रयोगों में उपयोग किया जाता है। ई-कॉमर्स में, यह उत्पाद अनुशंसा और दृश्य खोज इंजन को शक्ति प्रदान करता है। वित्तीय क्षेत्र में, इसका उपयोग लेनदेन पैटर्न का मिलान करके धोखाधड़ी का पता लगाने और जोखिम विश्लेषण के लिए किया जाता है। स्वास्थ्य सेवा में, Milvus चिकित्सा छवि विश्लेषण और रोगी समानता खोज का समर्थन करता है। Generative AI अनुप्रयोगों के लिए, Milvus ज्ञान आधार और सिमेंटिक खोज प्रणाली बनाने के लिए एक लोकप्रिय विकल्प है जो Transformer (architecture)-आधारित मॉडल की क्षमताओं को बढ़ाता है।
एक और महत्वपूर्ण उपयोग का मामला स्वायत्त ड्राइविंग में है, जहां Milvus का उपयोग दृश्य समझ के लिए सेंसर डेटा एम्बेडिंग को संग्रहीत और पुनर्प्राप्त करने के लिए किया जाता है। मीडिया उद्योग में, यह सामग्री-आधारित वीडियो और ऑडियो पुनर्प्राप्ति को सक्षम करता है। Milvus का उपयोग साइबर सुरक्षा में खतरे का पता लगाने और बायोइन्फॉर्मेटिक्स में जीन अनुक्रम समानता खोज के लिए भी किया जाता है। Milvus की बहुमुखी प्रतिभा इसे कई Artificial intelligence पहलों के लिए एक मौलिक उपकरण बनाती है।
भविष्य की दिशाएं
Milvus का विकास AI समुदाय की आवश्यकताओं के साथ विकसित होता रहता है। भविष्य की योजनाओं में पूर्ण-पाठ और वेक्टर क्षमताओं के साथ हाइब्रिड खोज के लिए बेहतर समर्थन, ARM आर्किटेक्चर पर बेहतर प्रदर्शन, और Neural network फ्रेमवर्क के साथ बेहतर एकीकरण शामिल हैं। परियोजना मेमोरी फुटप्रिंट को और कम करने और खोज गति में सुधार करने के लिए सीखे गए इंडेक्स और क्वांटाइज़ेशन तकनीकों के उपयोग की भी खोज कर रही है।
जैसे-जैसे Machine learning और Deep learning अनुप्रयोगों की मांग बढ़ती है, Milvus का लक्ष्य वेक्टर डेटाबेस तकनीक में सबसे आगे रहना है, जो बुद्धिमान अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए एक मजबूत और स्केलेबल आधार प्रदान करता है। समुदाय डेवलपर अनुभव में सुधार पर सक्रिय रूप से काम कर रहा है, जिसमें अधिक सहज API और डेटा प्रबंधन और अवलोकन के लिए बेहतर टूलिंग शामिल है।