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Milvus Lite 的优势
Milvus Lite 的适配场景
如何安装、部署和使用 Milvus Lite?
总结
想要体验世界上最快的向量数据库?缺少专业的工程师团队作为支撑?Milvus 安装环境受限?
别担心,轻量版 Milvus 来啦!
在正式介绍 Milvus Lite 之前,先简单回顾一下 Milvus。Milvus 是一款开源的向量数据库,专门用于索引、存储以及查询那些由深度神经网络和其他机器学习(ML)模型生成的向量,支持十亿级别的数据规模,已成为许多公司、研究人员和开发者处理大规模数据集相似性搜索的首选工具。
不过,也有用户反馈刚开始接触 Milvus 或者想要在 Notebook 中进行快速实验时,安装或部署 Milvus 有些力不从心 。为此,Milvus 社区的 Committer 嵇斌开发出 Milvus Lite,即 Milvus 的轻量级版本,方便有相关需求的用户进行体验。可以这样理解,Milvus Lite 为没有专业运维团队支撑、安装部署环境受限的群体提供了新的可能。
(https://github.com/milvus-io/milvus-lite)
Milvus Lite 的优势
作为 Milvus 的轻量级版本,Milvus Lite 有不少优势,例如:
- 可以轻松将 Milvus Lite 集成到 Python 应用程序中,不需要任何其他依赖项;
- 可以作为 library 导入到其他 Python 程序中,并使用命令行接口(CLI);
- 与 Google Colab 和 Jupyter Notebook 的集成变得更容易;
- 安全迁移,应用程序代码和数据都可以丝滑地迁移到 Milvus集群或 Zilliz Cloud中。
Milvus Lite 的适配场景
Milvus Lite 的典型使用场景:
- 用户在使用 Milvus 的过程中不方便使用 K8s、容器等技术工具(例如 Milvus Operator,Helm 或 Docker Compose)时;
- 想要将 Milvus 的功能集成到 Python 应用程序中;
- 想在 Colab 或 Notebook 中进行快速实验时迅速启动 Milvus 实例。
需要注意的是,我们不推荐在任何生产环境中使用 Milvus Lite,也不推荐在需要高性能、高可用性或高可扩展性时的场景下使用 Milvus Lite。相反,当大家有类似需求时,我们更推荐 Milvus 集群或 Zilliz Cloud(提供开箱即用的向量数据库服务,6 月底即将登陆阿里云)进行部署。