v3.0.2patch
Информация о релизе v3.0.2 пока недоступна, так как заметки о выпуске находятся в процессе подготовки.
- Раздел с описанием изменений еще не заполнен, точный список обновлений неизвестен.
milvus-io/milvus
Milvus — это высокопроизводительная облачная векторная база данных, созданная для масштабируемого ANN-поиска векторов
RAG⭐ 46 184Goпоследний релиз: v3.0.2
Что это за инструмент
Milvus — это высокопроизводительная векторная база данных с архитектурой, нативной для облаков, предназначенная для масштабируемого поиска ближайших соседей (ANN).
Зачем нужен
Инструмент решает задачу эффективной организации и поиска по огромным объемам неструктурированных данных (текст, изображения, мультимодальные данные). Он полезен для разработчиков AI-приложений, которым требуется быстрый доступ к векторным представлениям с возможностью фильтрации по метаданным или гибридного поиска.
Что можно реализовать
- Реализация систем RAG (Retrieval-Augmented Generation) для работы с большими базами знаний
- Поиск похожих изображений или мультимодальных объектов
- Создание рекомендательных систем на основе векторных эмбеддингов
- Обработка и поиск по неструктурированным данным в реальном времени
Ключевые возможности
- Высокая производительность за счет аппаратного ускорения CPU/GPU
- Горизонтальное масштабирование и поддержка миллиардов векторов
- Обновление данных в реальном времени через потоковую передачу
- Гибридный поиск с фильтрацией по метаданным
- Готовые варианты развертывания: Standalone, K8s-native и управляемый Zilliz Cloud
👤 Кому подойдёт: разработчики AI-приложений, инженеры данных, исследователи
Релизы
v3.0.1patch
Релиз v3.0.1 пока не содержит детального описания изменений; информация будет добавлена позже.
- Полный список изменений (release notes) для версии v3.0.1 еще не опубликован.
v3.0.0major
Релиз v3.0.0: информация отсутствует, так как текст release notes пуст.
- В предоставленных заметках к релизу отсутствует описание изменений.
v2.6.19minor
Релиз Milvus v2.6.19: улучшена работа с текстом, JSON и GPU, исправлены критические ошибки в RBAC, WAL и поиске.
- Added: JSON-поля теперь по умолчанию обрабатываются с помощью шреддинга (shredding) для улучшения производительности.
- Added: Добавлена поддержка описаний ролей в RBAC, а также опции для настройки максимальной вместимости массивов.
- Added: Обновлены GPU-образы Docker до CUDA 12.9.1 и улучшена совместимость S3 с режимом FIPS OpenSSL.
- Fixed: Исправлены критические ошибки: некорректные результаты скалярных запросов, сбои WAL-восстановления и проблемы с GC DataCoord.
- Fixed: Устранены сбои при работе с nullable-геометрией, ошибки в group-by поиске и проблемы с импортом ArrayOfVector.