Milvus é um banco de dados vetorial open source, criado para realizar buscas por similaridade de forma rápida e eficiente em grandes volumes de dados de embeddings. Desenvolvido pela Zilliz, é utilizado em aplicações de IA como busca semântica, reconhecimento de imagens, sistemas de recomendação e análise de vídeo.

Voltado para cientistas de dados, engenheiros de machine learning e desenvolvedores backend, Milvus atende setores como e-commerce, finanças, segurança e sistemas autônomos. Ele suporta bilhões de vetores, oferece múltiplas opções de indexação e pode ser implantado tanto em ambientes locais quanto na nuvem.
Principais benefícios:

• Busca vetorial com baixa latência e alta performance

• Arquitetura escalável e distribuída

• Indexação personalizável conforme o caso de uso

Quais são as principais funcionalidades do Milvus?

Indexação vetorial de alta performance

Milvus oferece diferentes algoritmos de indexação, adaptáveis a diversos tipos de dados e requisitos de precisão.

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

• Métricas: distância euclidiana (L2), cosseno, produto escalar

• Inserção, atualização e exclusão de vetores em tempo real

Escalabilidade horizontal

Projetado para grandes volumes de dados, Milvus escala de forma eficiente em múltiplos nós.

• Arquitetura distribuída com separação entre computação e armazenamento

• Gerenciamento otimizado de recursos com nodes especializados

• Suporte a bilhões de vetores com performance consistente

Opções flexíveis de implantação

Milvus pode ser executado em diferentes ambientes, de forma autogerenciada ou como serviço.

• Implantação local via Docker ou Kubernetes

• Versão gerenciada disponível na Zilliz Cloud

• Integração com armazenamentos em nuvem como S3 e MinIO

Integração com ferramentas de IA

Milvus é compatível com os principais frameworks de machine learning e se adapta bem a fluxos de trabalho existentes.

• Integração com TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, OpenAI

• APIs e SDKs em Python, Java, Go, C++ e Node.js

• Pronto para uso tanto em desenvolvimento quanto em produção

Consultas avançadas com filtros

Permite buscas precisas e combinadas, usando vetores e metadados estruturados.

• Busca top-k por similaridade vetorial

• Filtros booleanos e por faixa em metadados

• Consultas híbridas com critérios personalizados

Por que escolher o Milvus?

• Feito para cargas de IA: Ideal para embeddings de modelos de deep learning.

• Altamente escalável: Lida com grandes volumes de dados em ambientes distribuídos.

• Indexação ajustável: Flexibilidade para balancear precisão e desempenho.

• Integração com o ecossistema ML: Funciona com as ferramentas mais usadas em ciência de dados.

• Open source robusto: Mantido pela Zilliz com apoio de uma comunidade ativa e documentação completa.