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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 ayudarnos a dar forma al futuro de Milvus.

Hoja de ruta

Categoría Milvus 2.4.0 (Recientemente alcanzado) Milvus 2.5.0 (Próximamente a mediados del año fiscal 24) Futura hoja de ruta (Milvus 3.0 prevista en CY24)
Fácil de usar para desarrolladores de IA
Unapila tecnológica fácil de usar para desarrolladores, mejorada con las últimas innovaciones en IA
Multivectores y búsqueda híbrida
Marco para la recuperación y fusión multiplex

Aceleración de índices en GPU
Soporte para QPS más altos y creación de índices más rápida

Biblioteca de modelos en PyMilvus
Modelos de incrustación integrados para Milvus
Sparse Vector (GA)
Extracción de características locales y búsqueda por palabras clave

Milvus Lite (GA)
Unaversión ligera y en memoria de Milvus

Galería de modelosdeincrustación
Soporte para incrustaciones de imágenes y multimodales y modelos reranker en bibliotecas de modelos
Entrada y salida de datos originales
Compatibilidad con tipos de datos Blob

Agrupación de datos
Co-localidad de los datos

Búsqueda vectorial orientada a escenarios
Por ejemplo, búsqueda multiobjetivo y filtrado NN

Compatibilidad con incrustación y reranker Endpoint
Funciones avanzadas
Funciones mejoradas de recuperación y gestión de datos
Compatibilidad con tipos de datos FP16 y BF16
Estos tipos de datos ML pueden ayudar a reducir el uso de memoria

Búsqueda por agrupación
Incrustación de división agregada

Coincidencia difusa e índice invertido
Compatibilidad con coincidencia difusa e índice invertido para tipos escalares como varchar e int.
Índice invertido para matrices y JSON
Indexación para matrices y compatibilidad parcial con JSON

Índice de conjuntos de bits
Velocidad de ejecución mejorada y futura agregación de datos

Truncar colección
Permite la eliminación de datos conservando los metadatos

Compatibilidad con valores nulos y predeterminados
Compatibilidad con más tipos de datos
por ejemplo, Datetime, GIS

Filtrado avanzado de texto
por ejemplo, Match Phrase

Deduplicación de claves primarias
Rentabilidad y arquitectura
Sistemas avanzados que hacen hincapié en la estabilidad, la rentabilidad, la escalabilidad y el rendimiento
Soporte para más colecciones/particiones
Maneja más de 10.000 colecciones en clusters más pequeños

OptimizaciónMmap
Equilibra el consumo reducido de memoria con la latencia

Bulk Insert Optimazation
Simplifica la importación de grandes conjuntos de datos
Lazy Load
Los datos se cargan bajo demanda mediante operaciones de lectura

Compactación mayor
Redistribuye los datos en función de la configuración para mejorar el rendimiento de la lectura

Mmap para datos crecientes
Archivos Mmap para segmentos de datos crecientes
Control de memoria
Reduce los problemas de falta de memoria y proporciona una gestión global de la memoria

Introducción de LogNode
Garantiza la coherencia global y aborda el cuello de botella de un solo punto en la coordinación raíz

Formato de almacenamiento V2
El diseño de formato universal sienta las bases para el acceso a datos basado en disco
Enterprise Ready
Diseñado para satisfacer las necesidades de los entornos de producción empresariales
Milvus CDC
Capacidad de replicación de datos

Mejora del registro de acceso
Registro detallado para auditoría y seguimiento
Nuevo grupo de recursos
Gestión de recursos mejorada

Gancho de almacenamiento
Compatibilidad con el cifrado Bring Your Own Key (BYOK)
Ajuste dinámico del númerode réplicas
Facilita los cambios dinámicos del número de réplicas

Modificación dinámica del esquema
por ejemplo, añadir/eliminar campos, modificar longitudes varchar

SDKs de Rusty C#.
  • 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 en ocasiones 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.

Cómo contribuir

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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  • Informe de problemas: ¿Ha encontrado un error o tiene alguna sugerencia? Abra una incidencia en nuestra página de GitHub.

  • Sugerencias de funciones: ¿Tienes ideas para nuevas funciones o mejoras? Nos encantaría escucharlas.

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