Hoja de ruta de Milvus
Bienvenido a la hoja de ruta de Milvus. Acompáñenos en nuestro viaje continuo para mejorar y hacer evolucionar Milvus. Estamos encantados de compartir nuestros logros, planes de futuro y nuestra visión de lo que nos espera. Nuestra hoja de ruta es más que una lista de las próximas funciones: refleja nuestro compromiso con la innovación y nuestra dedicación al trabajo con la comunidad. Le invitamos a profundizar en nuestra hoja de ruta, a darnos su opinión y a ayudar a dar forma al futuro de Milvus.
Hoja de ruta
| Categoría | Milvus 2.5.0 (Conseguido en las últimas versiones) | Próxima versión (A mediados de CY25) | Futura hoja de ruta (Dentro de 1 año) |
|---|---|---|---|
| Procesamiento de datos no estructurados impulsado por IA Refuerzo de la capacidad de procesar y analizar datos no estructurados utilizando modelos de IA y tecnologías avanzadas. |
Búsqueda de texto completo Admite la búsqueda de texto completo con Sparse-BM25. La nueva API acepta texto como entrada y genera automáticamente vectores dispersos dentro de Milvus Sparse Vector(GA) Admite un método eficiente de almacenamiento e indexación para vectores dispersos. |
Entrada y salida de datos Admite los principales servicios de modelos para la entrada de datos originales Reranker avanzado Admite rerankers basados en modelos y función de puntuación definida por el usuario Mejora de JSON Indexación y análisis sintáctico de JSONpara acelerar el procesamiento |
Entrada y salida de datos originales Admite referencia a Blob y url para procesar datos originales Admite más tipos de datos por ejemplo, Datetime, Map, GIS Admite tensores Admite una lista de vectores, de uso típico como Colbert, Copali, etc. |
| Calidad y rendimiento de la búsqueda Proporcione resultados precisos, relevantes y rápidos optimizando la arquitectura, los algoritmos y las API. |
Función de coincidencia de texto Filtrado rápido de palabras clave/tokens en texto/varchar Mejora de la búsqueda por agrupación Introducción de group_size y soporte de agrupación por en la búsqueda híbrida Índice de mapa de bits e índice invertido Aceleración del filtrado por etiquetas |
Coincidencia avanzada Por ejemplo, coincidencia de frase, coincidencia difusa y más tokenizadores Agregaciones Agregaciones de campos escalares, por ejemplo, mín., máx., recuento, distinto. |
Actualización parcial Admite actualizaciones del valor de un campo específico Capacidad de ordenación Ordenación por campos escalares durante la ejecución Admite agrupación de datos Coubicación de datos |
| Funcionalidad y gestión enriquecidas Funciones de gestión de datos robustas y fáciles de usar para el desarrollador |
Admite archivos CSV en la importación de datos Bulkinsert admite el formato CSV Admite valores nulos y predeterminados Los tipos nuloy predeterminado facilitan la importación de datos desde otros DBMS Milvus WebUI (Beta) Herramientas de gestión visual para DBAs |
Deduplicación de claves primarias Utilizando el índice pk global Cambio de esquema en línea Por ejemplo, añadir/eliminar campo, modificar longitud varchar Versionado y restauración de datos Soporte de versionado de datos por instantánea |
SDK de Rust y C++ Admite más clientes Admite UDF Función definida por el usuario |
| Rentabilidad y arquitectura Sistemas de última generación que priorizan la estabilidad, la rentabilidad y la escalabilidad |
Carga por campos Elección de la parte de la colección que se va a cargar Optimización de la memoria Reducción de la OOM y mejora de la carga Streaming Node (Beta) Proporciona coherencia global y resuelve el cuello de botella de rendimiento en el coordinador raíz Storage Format V2 (Beta) Diseño de formatos universales y base para el acceso a datos en disco Clustering Compaction Redistribución de datos basada en la configuración para acelerar el rendimiento de la lectura |
Lazy Load La carga puede iniciarse con la primera operación de lectura sin llamar explícitamente a load() Almacenamiento por niveles Admite almacenamiento en caliente y en frío para optimizar costes Liberación por campos Liberación de parte de la colección para reducir el uso de memoria Streaming Node (GA) Procesamiento de datos en streaming y simplificación de la arquitectura |
Eliminar dependencias Reducir o eliminar dependencias de componentes externos como pulsar, etcd Fusionar la lógica de coord en MixCoord Simplificar la arquitectura |
- Nuestra hoja de ruta suele estructurarse en tres partes: la versión más reciente, la próxima versión y una visión a medio y largo plazo para el próximo año.
- A medida que avanzamos, aprendemos continuamente y de vez en cuando ajustamos nuestro enfoque, añadiendo o eliminando elementos según sea necesario.
- Estos planes son indicativos y están sujetos a cambios, y pueden variar en función de los servicios de suscripción.
- Nos ceñimos firmemente a nuestra hoja de ruta, y nuestras notas de publicación nos sirven de referencia.
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Como proyecto de código abierto, Milvus se nutre de las contribuciones de la comunidad. A continuación le indicamos cómo puede formar parte de nuestro viaje.
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