milvus-io/milvus

What it solves

Milvus는 텍스트, 이미지, 멀티모달 정보와 같은 방대한 비구조화 데이터를 조직하고 검색하도록 설계된 고성능 벡터 데이터베이스입니다. AI 애플리케이션을 위한 벡터 검색 확장의 문제를 해결하여 개발자가 높은 가용성 하에 수십억 개의 벡터와 수만 건의 쿼리를 처리할 수 있게 합니다.

How it works

Go와 C++로 작성된 Milvus는 컴퓨팅과 스토리지를 분리하는 분산형 K8s‑네이티브 아키텍처를 사용합니다. 이를 통해 읽기용 쿼리 노드와 쓰기용 데이터 노드를 독립적으로 늘려 수평 확장이 가능합니다. HNSW, IVF, DiskANN 등 다양한 벡터 인덱스 타입을 지원하고 CPU와 GPU 하드웨어 가속을 활용해 검색 성능을 최적화합니다. 또한, 밀집 벡터를 이용한 의미 검색과 BM25 기반의 희소 벡터를 이용한 전체 텍스트 검색을 결합한 하이브리드 검색도 지원합니다.

Who it’s for

AI 개발자와 기업을 위해 설계되었으며, Retrieval‑Augmented Generation(RAG) 시스템, 이미지·텍스트 검색 엔진, 추천 시스템 등 미션 크리티컬 애플리케이션 구축에 적합합니다.

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).