Milvus est une base de données vectorielle open source, conçue pour la recherche par similarité à grande échelle dans des applications d’intelligence artificielle. Développé par Zilliz, Milvus est utilisé dans des cas d’usage comme la recherche sémantique, la reconnaissance d’images, les systèmes de recommandation ou l’analyse vidéo.

Il s’adresse aux data scientists, ingénieurs ML et développeurs backend, dans des secteurs comme l’e-commerce, la finance, la cybersécurité ou les véhicules autonomes. Milvus prend en charge des milliards de vecteurs, s’intègre avec les principaux frameworks IA et propose plusieurs types d’indexation pour optimiser la recherche.
Avantages principaux :

• Recherche vectorielle rapide à faible latence

• Architecture modulaire et distribuée

• Indexation flexible selon les besoins

Quelles sont les fonctionnalités principales de Milvus ?

Indexation vectorielle haute performance

Milvus propose plusieurs algorithmes d’indexation adaptés aux différents volumes et types de données.

• Index disponibles : IVF, HNSW, ANNOY, Flat

• Support des métriques cosinus, L2 (euclidienne), produit scalaire

• Mise à jour et suppression dynamiques de vecteurs

Scalabilité horizontale

Conçu pour des jeux de données massifs, Milvus s’adapte facilement à l’augmentation de charge.

• Architecture distribuée avec séparation du calcul et du stockage

• Gestion efficace des ressources par nœuds spécialisés

• Capacité à traiter des milliards de vecteurs

Déploiement flexible

Milvus peut être installé dans différents environnements selon les besoins techniques.

• Auto-hébergé via Docker ou Kubernetes

• Version cloud gérée par Zilliz

• Intégration avec des systèmes de stockage objet (S3, MinIO...)

Compatibilité avec les outils de machine learning

Milvus s’intègre naturellement dans les pipelines IA et accepte les vecteurs générés par divers frameworks.

• Fonctionne avec TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, OpenAI

• SDK et API disponibles en Python, Java, Go, C++ et Node.js

• Compatible avec les outils de data science courants

Requêtes et filtrage avancés

Milvus permet des recherches précises combinant vecteurs et métadonnées.

• Recherche top-k par similarité vectorielle

• Filtres booléens sur les métadonnées

• Requêtes hybrides par plages ou conditions

Pourquoi choisir Milvus ?

• Optimisé pour les données d’IA : Spécialement conçu pour gérer des embeddings issus de modèles profonds.

• Architecture évolutive : Gère efficacement des volumes très importants sur plusieurs nœuds.

• Indexation adaptable : Choix d’algorithmes selon les priorités de latence et de précision.

• Écosystème riche : Intégration avec les principaux outils de machine learning.

• Projet open source mature : Soutenu par Zilliz et une communauté active avec documentation complète.