Zilliz Milvus v3 बाहर रोल आउट किया।0, इसका ओपन सोर्स वेक्टर डेटाबेस, जो झील-देशी डेटा एक्सेस और उत्पादन एआई डेवलपर्स के लिए एक अपग्रेड किए गए पुनर्प्राप्ति इंजन को जोड़ता है।
लेक-नेटिव आर्किटेक्चर इसे स्टैंडअलोन डेटाबेस में डुप्लिकेट करने के बजाय क्लाउड ऑब्जेक्ट स्टोरेज पर खुले स्वरूपों में कच्चे डेटा को रखता है।ज़िलिज़ ने जून के सार्वजनिक पूर्वावलोकन में अपने वेक्टर लेकबेस अवधारणा का अनावरण किया; सीईओ चार्ल्स शी ने इसे एक एकीकृत डेटा फाउंडेशन के रूप में वर्णित किया जो वास्तविक समय में क्वेरी, डेटा एक्सप्लोरेशन और मल्टी-पेटाबाइट एआई प्रशिक्षण पाइपलाइन को डेटा प्रतियों के बिना सक्षम करता है,पलायन या समानांतर भंडारण ढेरएकीकृत वस्तु भंडारण परत कम विलंबता वाले ऑनलाइन वेक्टर खोज और समान स्रोत फ़ाइलों पर बड़े पैमाने पर विश्लेषण दोनों का समर्थन करती है।
ज़िललिज़ के सह-संस्थापक और सीटीओ जेम्स लुआन ने टिप्पणी कीः "मिल्वस 3.0 मौजूदा डेटा स्टोर के सीधे ऊपर उत्पादन पुनर्प्राप्ति चलाता है और आधुनिक एआई वर्कलोड के लिए अधिक शक्तिशाली इंजन प्रदान करता है।इसी कोर से ज़िलिज़ वेक्टर लेकबेस को बिजली मिलती है।, लचीला स्केलिंग, सरलीकृत संचालन और बड़े पैमाने पर एआई डेटा प्रबंधन के लिए एंटरप्राइज-ग्रेड टूलिंग के साथ बढ़ाया गया।
वेक्टर डेटाबेस पाठ, छवियों और अन्य सामग्री के लिए संख्यात्मक वेक्टर एम्बेडेड स्टोर करते हैं ताकि समानता खोज की जा सके। ज़िलिज़ का कहना है कि मिल्वस दुनिया का सबसे व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला ओपन-सोर्स वेक्टर डेटाबेस है,10 से अधिक द्वारा अपनाया गयाRAG, अनुशंसा इंजन और AI एजेंटों के लिए,000 फर्मों के साथ 100 मिलियन से अधिक Docker खींच दर्ज की गई।
पारंपरिक एआई पाइपलाइन वास्तविक समय पुनर्प्राप्ति और ऑफ़लाइन विश्लेषण के लिए अलग-अलग डेटा प्रतियों को बनाए रखते हैं, अतिरिक्त भंडारण लागत, लंबे समय तक डेटा निर्यात,सिंक्रनाइजेशन पाइपलाइन और भारी परिचालन ओवरहेड.
कोर मिल्वस 3.0 क्षमताएं
1बाहरी संग्रह: लैंस, आइसबर्ग, पार्केट या वर्टेक्स में झील फ़ाइलों पर मिल्वस संग्रह बनाएं। सिस्टम स्रोत डेटा पर दोहराने के बिना वेक्टर, पूर्ण-पाठ, जेएसओएन और स्केलर सूचकांक बनाता है,मानक मूल एपीआई के माध्यम से उन्हें उजागर. वृद्धिशील सिंक्रनाइज़ेशन स्वचालित रूप से झील डेटा परिवर्तन के रूप में सूचकांक अद्यतन करता है.
2. लोन स्टोरेज इंजन: एक नया मैनिफेस्ट-आधारित इंजन कम विलंबता वाले ऑब्जेक्ट स्टोरेज लुकअप के लिए कट रीड एम्पलीफिकेशन, डिफ़ॉल्ट स्तंभ प्रारूप के रूप में खुले तीर-संगत वोर्टेक्स का उपयोग करता है.
3समय-समय पर तस्वीरें: हल्के वजन वाले केवल-पढ़ने के संग्रह स्नैपशॉट उत्पादन लेखन को बाधित किए बिना स्थिर डेटासेट पर चलाने के लिए ऑफ़लाइन डुप्लिकेशन, मूल्यांकन और सत्यापन कार्यों को सक्षम करते हैं।
4.स्पार्क कनेक्टर और बैच ऑपरेटर: एक स्पार्क डेटासोर्स वी2 कनेक्टर स्पार्क, डेटाब्रिक्स और ईएमआर बैच वर्कफ़्लो के साथ मिल्वस को एकीकृत करता है, साथ ही साथ डिड्यूप्लिकेशन और क्लस्टरिंग के लिए देशी वेक्टर बैच फ़ंक्शन भी।
मानक टॉप-के वेक्टर खोज केवल दूरी की गणना द्वारा सबसे समान वेक्टरों को प्राप्त करती है, उच्च वेक्टर गिनती और आयामों के साथ खराब स्केलिंग से पीड़ित है।0 खोज को निकटतम पड़ोसी खोज से बहुत आगे बढ़ाता है:
1सर्वर-साइड सॉर्टिंग, एग्रीगेशन और फेसेटेड सर्च मेटाडेटा फिल्टर (टाइमस्टैम्प, कीमत, श्रेणी, किरायेदार आदि) के साथ अर्थिक समानता को जोड़ती है, जिससे क्लाइंट-साइड पोस्ट-प्रोसेसिंग समाप्त होती है।
2.StructList बहु-वेक्टर पुनर्प्राप्ति कई एम्बेडेड (दस्तावेज़ टुकड़े, छवि पैच, बहुआयामी उत्पाद डेटा) के साथ संस्थाओं का समर्थन करती है और ColBERT और ColPali जैसे देर से बातचीत मॉडल के साथ काम करती है.
3.अनुकूलित स्पायर इंडेक्स स्टोरेज फुटप्रिंट को ~ 70% तक कम करता है जबकि मूल रिकॉल प्रदर्शन से मेल खाता है, SINDI सीखे गए स्पायर वेक्टरों, अंतर्निहित MinHash, शून्य करने योग्य वेक्टर क्षेत्रों के साथ जोड़ा जाता है,कस्टम पूर्ण पाठ शब्दकोश और व्यापक Faiss सूचकांक संगतता.
लुआन ने कहा कि उत्पादन एआई वर्कलोड के लिए डेटाबेस और v3 के भीतर मूल रूप से रैंकिंग, समूहीकरण और बहु-वेक्टर खोज की आवश्यकता होती है।0 तेजी से ऑब्जेक्ट स्टोरेज एक्सेस प्रदान करने के साथ-साथ अधिक समृद्ध इन-इंजन प्रोसेसिंग के लिए पुनर्मूल्यांकन स्टोरेज.
यह एकीकृत कोर स्वयं होस्ट किए गए ओपन-सोर्स मिल्वस और पूरी तरह से प्रबंधित ज़िलिज़ क्लाउड दोनों को शक्ति देता है। ज़िलिज़ क्लाउड लचीली गणना, खोज उपकरण के साथ एक पूर्ण वेक्टर लेकबेस में आधार इंजन का विस्तार करता है,बैच एनालिटिक्स, एकीकृत सूचकांक, एंटरप्राइज गवर्नेंस और ऑटोमेशन एआई डेटा के एकल स्रोत पर।
उद्योग प्रतिस्पर्धी संदर्भ
अद्यतन प्रतिद्वंद्वियों पाइनकोन, क्यूड्रेंट और वीएवीएट पर दबाव बढ़ाता है, सभी खोज विलंबता को कम करने के लिए दौड़ रहे हैंः क्यूड्रेंट ने अप्रैल में तेजी से अनुक्रमण, उच्च उपलब्धता समूह और अनुपालन लेखा परीक्षा लॉग लॉन्च किए;पाइनकॉन ने एजेंट कार्यप्रवाहों में तेजी लाने के लिए मई में पूर्व-गणना किए गए वेक्टर सेट और कंपोजेबल रिट्रीवर लॉन्च किए.
शुद्ध वेक्टर डेटाबेस विक्रेता रेगाटा, सिंगलस्टोर और सुरियलडीबी सहित बहु-मॉडल प्लेटफार्मों के खिलाफ प्रतिस्पर्धा करते हैं। जबकि वे डेटाब्रिक्स और स्नोफ्लेक जैसे झील के घरों के साथ एकीकृत होते हैं,अधिक गहन डेटाबेस पार साझेदारी वास्तुकला और भंडारण इंजन बाधाओं का सामना करती हैबाजार में वेक्टर खिलाड़ियों को समय के साथ देशी संरचित, ग्राफ, दस्तावेज़ या समय-श्रृंखला समर्थन जोड़ते हुए देखा जा सकता है।
उपलब्धता
Milvus 3.0 अपाचे 2.0 लाइसेंसिंग के तहत एक एलएफ एआई और डेटा स्नातक परियोजना बनी हुई है, जो एस 3 के लिए संगतता के साथ एयर-गैप वातावरण सहित डॉकर या कुबरनेट्स के माध्यम से तैनात की जा सकती है,जीसीएस और Azure Blob ऑब्जेक्ट स्टोरेज. प्रारंभिक एसडीके कवरेज में पायथन, गो और नोड.जेएस शामिल हैं, जावा समर्थन आगामी है। स्रोत कोड, रिलीज नोट्स और क्विकस्टार्ट गाइड GitHub पर होस्ट किए जाते हैं,डेवलपर समर्थन के लिए सामुदायिक कार्यालय घंटों के साथ.
प्रबंधित ज़िलिज़ क्लाउड मिल्वस 3.0 को अपनी कोर इंडेक्सिंग परत के रूप में एम्बेड करता है, जो एकल साझा डेटा प्रति में उद्यम लोच, सुरक्षा और एकीकृत संचालन जोड़ता है।
तात्पर्य
बाहरी संग्रह डेटा माइग्रेशन के बिना शून्य-कॉपी झील अनुक्रमण लागू करते हैं; लून रीड एम्पलीफिकेशन की बाधा को हल करता है जो पहले कम विलंबता वाले वेक्टर क्वेरी के लिए ऑब्जेक्ट स्टोरेज को सीमित करता था।
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