Milvus es una base de datos vectorial open source, diseñada para realizar búsquedas por similitud de alta velocidad sobre grandes volúmenes de datos embebidos. Desarrollada por Zilliz, está pensada para cargas de trabajo centradas en IA, como búsqueda semántica, recuperación de imágenes, motores de recomendación y análisis de video.

Es utilizada por científicos de datos, ingenieros de machine learning y desarrolladores backend en sectores como comercio electrónico, finanzas, seguridad y vehículos autónomos. Milvus admite miles de millones de vectores, integra diversos algoritmos de indexación y se adapta fácilmente a entornos locales o en la nube.
Principales ventajas:

• Búsqueda vectorial rápida y precisa

• Arquitectura distribuida y escalable

• Indexación configurable según el caso de uso

¿Cuáles son las principales funcionalidades de Milvus?

Indexación vectorial de alto rendimiento

Milvus ofrece varios algoritmos de indexación optimizados para distintos volúmenes y necesidades.

• Tipos de índice: IVF, HNSW, ANNOY, Flat

• Métricas de distancia: coseno, euclidiana (L2), producto escalar

• Soporte para inserción, actualización y eliminación dinámica de vectores

Escalabilidad horizontal

Milvus puede manejar grandes volúmenes de datos y escalar eficientemente según la demanda.

• Arquitectura distribuida con separación de cómputo y almacenamiento

• Gestión eficiente de recursos a través de nodos especializados

• Capacidad para gestionar miles de millones de vectores

Opciones de despliegue flexibles

Se puede usar en instalaciones locales o como servicio gestionado en la nube.

• Autoalojado con Docker o Kubernetes

• Versión en la nube disponible con Zilliz Cloud

• Compatible con almacenamiento de objetos como S3 o MinIO

Integración con herramientas de machine learning

Milvus se integra fácilmente en flujos de trabajo de IA y es compatible con los principales frameworks.

• Funciona con TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, OpenAI

• SDKs y APIs disponibles en Python, Java, Go, C++ y Node.js

• Ideal para entornos de ciencia de datos y sistemas productivos

Consultas y filtrado avanzados

Ofrece funciones de búsqueda detalladas y precisas, combinando vectores y metadatos.

• Búsqueda por similitud con resultados top-k

• Filtros booleanos sobre metadatos

• Consultas híbridas por rango o términos específicos

¿Por qué elegir Milvus?

• Optimizado para cargas de trabajo en IA: Diseñado específicamente para manejar embeddings de modelos profundos.

• Alto nivel de escalabilidad: Adaptado para entornos con grandes volúmenes de vectores distribuidos.

• Indexación flexible: Permite ajustar velocidad y precisión según el contexto.

• Compatible con ecosistemas ML: Integración directa con las herramientas más utilizadas en ciencia de datos.

• Proyecto open source consolidado: Respaldado por Zilliz, con desarrollo activo y una comunidad sólida.