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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