🚀 جرب Zilliz Cloud، الـ Milvus المدارة بالكامل، مجاناً — تجربة أداء أسرع بـ 10 أضعاف! جرب الآن>>

milvus-logo
LFAI
  • Home
  • Blog
  • ميلفوس هي قاعدة بيانات متجهات مفتوحة المصدر قابلة للتطوير

ميلفوس هي قاعدة بيانات متجهات مفتوحة المصدر قابلة للتطوير

  • Scenarios
January 13, 2021
milvus

يعد البحث في البيانات باستخدام معايير محددة بسهولة، على سبيل المثال الاستعلام عن قاعدة بيانات الأفلام حسب الممثل أو المخرج أو النوع أو تاريخ الإصدار، أمرًا بسيطًا. قاعدة البيانات العلائقية مجهزة بشكل جيد لهذه الأنواع من عمليات البحث الأساسية باستخدام لغة استعلام مثل SQL. ولكن عندما تنطوي عمليات البحث على كائنات معقدة واستعلامات أكثر تجريدًا، مثل البحث في مكتبة بث الفيديو باستخدام لغة طبيعية أو مقطع فيديو، فإن مقاييس التشابه البسيطة مثل مطابقة الكلمات في العنوان أو الوصف لم تعد كافية.

لقد جعلالذكاء الاصطناعي أجهزة الكمبيوتر أكثر قدرة بشكل كبير على فهم دلالات اللغة، بالإضافة إلى مساعدة الأشخاص على فهم مجموعات البيانات الضخمة التي يصعب تحليلها (مثل الصوت والفيديو والمستندات وبيانات وسائل التواصل الاجتماعي). يمكّن الذكاء الاصطناعي نتفليكس من إنشاء محركات توصيات متطورة للمحتوى، ويتيح لمستخدمي جوجل البحث في الويب حسب الصورة، وشركات الأدوية لاكتشاف أدوية جديدة.

تحدي البحث في مجموعات البيانات الكبيرة غير المنظمة

يتم تحقيق هذه الإنجازات التكنولوجية باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحويل البيانات الكثيفة غير المهيكلة إلى متجهات، وهي صيغة بيانات رقمية يسهل على الآلات قراءتها. بعد ذلك، تُستخدَم خوارزميات إضافية لحساب التشابه بين المتجهات في بحث معين. إن الحجم الكبير لمجموعات البيانات غير المهيكلة يجعل البحث فيها بالكامل يستغرق وقتًا طويلاً جدًا بالنسبة لمعظم تطبيقات التعلم الآلي. وللتغلب على ذلك، يتم استخدام خوارزميات الجار القريب التقريبي (ANN) لتجميع المتجهات المتشابهة معًا، ثم البحث فقط في الجزء من مجموعة البيانات الذي من المرجح أن يحتوي على متجهات مشابهة لمتجه البحث المستهدف.

ينتج عن ذلك بحث تشابه أسرع بشكل كبير (وإن كان أقل دقة بقليل)، وهو أمر أساسي لبناء أدوات ذكاء اصطناعي مفيدة. وبفضل الموارد العامة الهائلة، لم يكن إنشاء تطبيقات التعلم الآلي أسهل أو أرخص من أي وقت مضى. ومع ذلك، غالبًا ما يتطلب البحث عن التشابه المتجه المدعوم بالذكاء الاصطناعي تداخل أدوات مختلفة تختلف من حيث العدد والتعقيد اعتمادًا على متطلبات المشروع المحددة. Milvus هو محرك بحث مفتوح المصدر للذكاء الاصطناعي يهدف إلى تبسيط عملية بناء تطبيقات التعلم الآلي من خلال توفير وظائف قوية تحت منصة موحدة.

ما هو ميلفوس؟

Milvus هو عبارة عن منصة مفتوحة المصدر لإدارة البيانات مصممة خصيصًا للبيانات المتجهة على نطاق واسع وتبسيط عمليات التعلم الآلي (MLOps). يجمع نظام Milvus، المدعوم من بحث التشابه بالذكاء الاصطناعي من فيسبوك (Faiss)، ومكتبة الفضاء غير المتري (NMSLIB)، وAnnoy، مجموعة متنوعة من الأدوات القوية معًا في مكان واحد مع توسيع وظائفها المستقلة. تم تصميم النظام خصيصًا لتخزين ومعالجة وتحليل مجموعات البيانات المتجهة الكبيرة، ويمكن استخدامه لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تشمل الرؤية الحاسوبية ومحركات التوصيات وغير ذلك الكثير.

Blog_Milvus Is an Open-Source Scalable AI Search Engine_1.jpg مدونة_ميلفوس هو محرك بحث ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر قابل للتطوير_1.jpg

تم تصميم Milvus من أجل المرونة، مما يسمح للمطورين بتحسين النظام الأساسي لحالة استخدامهم الخاصة. يتيح دعم وحدة المعالجة المركزية/وحدة معالجة الرسومات فقط والحوسبة غير المتجانسة إمكانية تسريع معالجة البيانات وتحسين متطلبات الموارد لأي سيناريو. يتم تخزين البيانات في Milvus على بنية موزعة، مما يجعل من السهل توسيع نطاق أحجام البيانات. ومن خلال دعم نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة ولغات البرمجة (مثل C++C وJava وPython) وأنواع المعالجات (مثل x86 وARM وGPU وTPU وFPGA)، يوفر Milvus توافقًا عاليًا مع مجموعة متنوعة من الأجهزة والبرامج.

لمزيد من المعلومات حول Milvus، اطلع على الموارد التالية:

  • استكشف الوثائق التقنية الخاصة بـ Milvus وتعرّف على المزيد من المعلومات حول الأعمال الداخلية للمنصة.
  • تعرف على كيفية تشغيل ميلفوس وإنشاء التطبيقات والمزيد باستخدام دروس ميلفوس التعليمية.
  • قدم مساهمات في المشروع وتفاعل مع مجتمع ميلفوس المفتوح المصدر على GitHub.

    Try Managed Milvus for Free

    Zilliz Cloud is hassle-free, powered by Milvus and 10x faster.

    Get Started

    Like the article? Spread the word

    استمر في القراءة