milvus-io/milvus

What it solves

Milvus は、高性能ベクトルデータベースで、テキスト、画像、マルチモーダル情報などの大量の非構造化データを整理・検索するよう設計されています。AI アプリケーション向けにベクトル検索をスケールさせる課題を解決し、開発者は高可用性のもとで数十億のベクトルと数万件のクエリを処理できます。

How it works

Go と C++ で実装された Milvus は、コンピュートとストレージを分離した分散型・K8s ネイティブのアーキテクチャを採用しています。これにより、読み取り用のクエリノードや書き込み用のデータノードを個別に増やすことで水平スケーリングが可能です。HNSW、IVF、DiskANN など様々なベクトルインデックスをサポートし、CPU と GPU のハードウェアアクセラレーションを活用して検索性能を最適化します。さらに、密なベクトルによるセマンティック検索と、BM25 を用いた疎なベクトルによる全文検索を組み合わせたハイブリッド検索もサポートしています。

Who it’s for

AI 開発者や企業向けに設計されており、Retrieval‑Augmented Generation（RAG）システム、画像・テキスト検索エンジン、レコメンデーションシステムなど、ミッションクリティカルなアプリケーションの構築に適しています。

Highlights

• Distributed Scalability: Separates compute and storage to scale horizontally on Kubernetes.
• Hardware Acceleration: Implements CPU/GPU acceleration for best-in-class search performance.
• Hybrid Search: Natively supports both dense and sparse vectors for combined semantic and full-text search.
• Flexible Storage: Features hot/cold storage mechanisms to balance performance and cost.
• Enterprise Security: Includes mandatory authentication, TLS encryption, and Role-Based Access Control (RBAC).