Un hito estelar: Milvus supera las 20.000 estrellas en GitHub
¡Rompamos el confeti y celebremos!
Milvus ha alcanzado un hito estelar: ¡superar las 20.000 estrellas en GitHub! No podríamos haberlo conseguido sin el apoyo y los comentarios de nuestros fieles seguidores y miembros de la comunidad. Muchas gracias.
Para compartir la alegría, hemos reunido una lista de temas críticos de la amplia comunidad de Milvus, incluyendo:
- Seis proyectos destacados que utilizan Milvus
- Cinco integraciones con otros proyectos de código abierto
- Cinco casos de uso bien conocidos de Milvus
- Cinco excelentes características futuras
Seis proyectos LLM que utilizan Milvus
PaperGPT
PaperGPT es una herramienta de búsqueda de artículos biomédicos basada en un LLM y una base de datos vectorial. Aprovecha la base de datos PubMed y tecnologías como SentenceTransformers y Zilliz Cloud para una búsqueda eficiente.
NoticeAI
NoticeAI ayuda a las empresas a automatizar sus procesos de atención al cliente. Utiliza Milvus y LangChain para realizar un seguimiento de las preguntas de atención al cliente, actualizar la base de conocimientos y decidir si es necesario o no recurrir a un humano.
Search.anything.io
Search Anything utiliza LLM y Milvus para ofrecer una mejor experiencia de búsqueda. Toma una descripción de texto de un usuario y encuentra las imágenes correspondientes en la web.
IkuStudies
IkuStudies es un proyecto que permite a los usuarios buscar homófonos en 28 idiomas. Utiliza Milvus como almacén vectorial para encontrar similitudes entre las palabras.
AssistLink AI
AssistLink AI es una startup con sede en Seattle que utiliza Milvus y LLaMa 65bn para almacenar variables para un sistema de asistencia gubernamental.
OSS Chat
OSS Chat permite chatear con software de código abierto. Utiliza Milvus para inyectar conocimiento de dominio sobre proyectos de código abierto y utiliza GPTCache para almacenar en caché las preguntas más frecuentes y reducir así los costes de LLMa.
Cinco proyectos de IA con los que Milvus se integra
LlamaIndex
LlamaIndex es un marco de datos para aplicaciones LLM que proporciona conectores de datos para vincular fuentes de datos externas con un LLM. LlamaIndex le permite inyectar sus datos privados o conocimientos específicos del dominio directamente en su aplicación LLM.
LangChain/LangChainJS
LangChain es una librería diseñada para acelerar el desarrollo de aplicaciones LLM, ofreciendo características como la gestión de solicitudes, cadenas, generación de datos aumentados, memoria y mucho más.
Plugin de recuperación ChatGPT
ChatGPT Retrieval Plugin de OpenAI permite la búsqueda semántica y la recuperación de documentos personales u organizativos mediante consultas en lenguaje natural, permitiendo a los desarrolladores desplegar su plugin y registrarlo con ChatGPT.
Haystack
Haystack es un marco de PNL integral para crear aplicaciones de PNL basadas en LLM, modelos de transformación, búsqueda vectorial y otras tecnologías para tareas como la respuesta a preguntas, la búsqueda semántica de documentos y la creación de procesos complejos de toma de decisiones.
GPTCache
Las llamadas a la API de los LLM pueden ser caras y lentas. GPTCache puede remediar ambos problemas proporcionando una caché semántica para consultas LLM.
Cinco casos de uso conocidos de Milvus
Aumento de LLM
Los LLM o las aplicaciones LLM tienen tres problemas principales: falta de datos específicos del dominio, datos obsoletos y costes elevados. Milvus puede resolver estos tres problemas permitiéndole inyectar datos externos y servir de caché para consultas frecuentes.
Detección de anomalías
Los datos anómalos son significativamente diferentes del resto en un conjunto determinado. Las bases de datos vectoriales como Milvus son beneficiosas para realizar búsquedas de similitud, lo que facilita la identificación de estos datos anómalos.
Sistemas de recomendación
Un sistema de recomendación recomienda a las personas artículos similares a los que ya disfrutan. Es un ejemplo clásico en el que Milvus acelera este proceso realizando búsquedas de similitud.
Búsqueda semántica
La búsqueda por palabras clave no es suficiente cuando se quiere buscar en un texto cosas con significados similares. Ahí es donde entra la búsqueda semántica y donde Milvus puede ayudar. Milvus le permite comparar las intenciones que hay detrás del texto, no sólo las palabras en sí.
Etiquetado automático de datos
¿Tiene datos etiquetados y necesita marcar más? Al almacenar las representaciones vectoriales en Milvus, puede detectar automáticamente los puntos de datos más similares en sus nuevos datos y aplicar las etiquetas apropiadas.
Cinco increíbles funciones futuras
Compatibilidad con GPU NVIDIA
La compatibilidad con GPU llegará en Milvus 2.3 y ya está disponible en la versión beta más reciente.
Borrado por expresión
Ya puede realizar filtrado escalar/de metadatos mediante expresiones booleanas en Milvus. La función de borrado por expresión también está disponible.
Captura de datos de cambios (CDC)
CDC es una técnica para capturar y rastrear los cambios realizados en su instancia de Milvus en tiempo real.
Búsqueda por rango
La búsqueda por rango, también conocida en algunos círculos como búsqueda épsilon, le permitirá encontrar todos los vectores dentro de una cierta distancia de su vector de consulta.
Escaneado rápido
La cuantización de 4 bits y FastScan se añadieron recientemente a FAISS y también llegarán a Milvus.
Esperamos que Milvus alcance cotas aún mayores.
Nos gustaría dar nuestro más enorme agradecimiento a nuestros usuarios, miembros de la comunidad, socios del ecosistema y observadores de estrellas por su continuo apoyo, comentarios y contribuciones. Esperamos que Milvus llegue aún más lejos.
- Seis proyectos LLM que utilizan Milvus
- Cinco proyectos de IA con los que Milvus se integra
- Cinco casos de uso conocidos de Milvus
- Cinco increíbles funciones futuras
- Esperamos que Milvus alcance cotas aún mayores.
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