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版本:v2.4.x

Milvus 路线图

欢迎访问 Milvus 路线图!加入我们不断增强和发展 Milvus 的旅程。我们很高兴与大家分享我们的成就、未来计划以及对未来的展望。我们的路线图不仅仅是一份即将推出的功能列表,它还反映了我们对创新的承诺以及与社区合作的决心。我们邀请您深入了解我们的路线图,提供您的反馈意见,帮助塑造 Milvus 的未来!

路线图

类别Milvus 2.4.0(近期实现)Milvus 2.5.0(即将于 24 年度中期推出)未来路线图(Milvus 3.0 预计在 CY24 内发布)
对人工智能开发人员友好的
对开发人员友好的技术堆栈,采用最新的人工智能创新技术进行增强多向量与混合搜索
用于多重召回和融合的框架

GPU 索引加速 支持更高的 QPS 和更快的索引创建

PyMilvus 中的模型库 Milvus集成 Embedding 模型 | Sparse Vector (GA) 本地特征提取和关键词搜索

Milvus Lite (GA) Milvus 的轻量级内存版本

Embedding 模型 支持模型库中图像和多模态嵌入以及 reranker 模型 | 原始数据输入和数据输出 支持 Blob 数据类型

数据聚类 数据共定位

面向场景的向量搜索 例如多目标搜索和 NN 过滤

支持嵌入和 Reranker 端点 | | 丰富的功能 增强的检索和数据管理功能 | 支持 FP16、BF16 数据类型 这些 ML 数据类型有助于降低内存使用率

分组搜索 聚合拆分嵌入

模糊匹配和倒排索引 支持标量类型(如 varchar 和 int)的模糊匹配和倒排索引 | 针对数组和 JSON 的反转索引 针对数组和部分支持 JSON 的索引

Bitset索引 改进了执行速度和未来的数据聚合

Truncate Collection 允许在保留元数据的同时清除数据

支持 NULL 和默认值 | 支持更多数据类型 ,如日期时间、地理信息系统

高级文本过滤 ,如匹配短语

主键重复数据删除 | | 成本效益和架构 强调稳定性、成本效益、可扩展性和性能的先进系统 | 支持更多的 Collection/Partition 在较小的集群中处理超过 10,000 个 Collection

Mmap 优化 在降低内存消耗和延迟之间取得平衡

批量插入优化 简化大型数据集的导入**操作 | 懒加载 通过读取操作按需加载数据

主要压缩 根据配置重新分配数据,以提高读取性能

用于增长数据的 Mmap 用于扩展数据段的 Mmap 文件 | 内存控制 减少内存不足问题,提供全局内存管理

LogNode 简介 确保全局一致性,解决根协调中的单点瓶颈

存储格式 V2 通用格式设计为基于磁盘的数据访问奠定了基础 | | 企业就绪 旨在满足企业生产环境的需求 | Milvus CDC 数据复制功能

Accesslog 增强 用于审计和跟踪的详细记录 | 新资源组 增强的资源管理

存储钩 支持自带密钥 (BYOK) 加密 | 动态副本数量调整 便于动态更改副本数量

动态模式修改 例如*,添加/删除字段、修改 varchar 长度*

Rust和 C# SDKs |

  • 我们的路线图通常分为三个部分:最新发布的版本、即将发布的下一个版本以及明年的中长期愿景。
  • 随着我们的进步,我们会不断学习,偶尔调整我们的重点,根据需要添加或删除项目。
  • 这些计划仅供参考,可能会根据订阅服务的不同而有所变化。
  • 我们将坚定不移地遵循我们的路线图,并以我们的发布说明作为参考。

如何贡献

作为一个开源项目,Milvus 依赖于社区贡献。以下是您如何参与我们的旅程。

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