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 2.5.x (在最近的版本中实现) | 下一个版本 - Milvus 2.6（25 年中期） | 未来路线图 - Milvus 3.0（1 年内） |
|---|---|---|---|
| 人工智能驱动的非结构化数据处理 | |||
| 利用人工智能模型和先进技术加强处理和分析非结构化数据的能力 | 全文搜索 | ||
| 利用 Sparse-BM25 支持全文搜索。新的 API 接受文本作为输入，并在 Milvus 内部自动生成稀疏向量 |
稀疏向量 (GA) 支持稀疏向量的高效存储和索引方法 | 数据输入和数据输出 支持主要的模型服务，以摄取原始文本
高级Reranker 支持基于模型的 Reranker 和用户定义的评分函数
迭代搜索 根据用户标签修改查询向量 | 支持向量 支持向量列表，典型用法如 Colbert、Copali 和视频表示
支持更多数据类型 ，如日期时间、地图、GIS 等 | | 搜索质量和性能 通过优化架构、算法和 API 提供准确、相关和快速的搜索结果 | 文本匹配功能 快速过滤文本/varchar 中的关键词/关键字
增强分组搜索 在混合搜索中引入分组_大小并添加分组支持
位图索引和反向索引 加速标签过滤 | 高级匹配 如phrase_match、multi_match
分析器增强 通过扩展标记符号支持和改进可观察性来增强分析器
JSON 过滤 优化 JSON 索引和解析，以加快处理速度 | 排序功能 在执行过程中按标量字段排序
支持数据集群 数据共定位 | | 丰富的功能和管理 对开发人员友好的强大数据管理功能 | 在数据导入中支持 csv 文件 Bulkinsert 支持 csv 格式
支持空值和默认值 空值和默认值类型使从其他 DBMS 导入数据更加容易
Milvus WebUI（测试版） 面向 DBA 的可视化管理工具 | Schema 更改 如添加/删除字段、修改 varchar 长度
聚合 标量字段聚合，如计数、不同值、最小值、最大值
支持 UDF 用户自定义函数 | 批量更新 支持对特定字段值的批量更新
主键重复数据删除 通过使用全局 pk 索引
数据版本管理和还原 支持通过快照进行数据版本管理 | | 成本效益与架构 具有稳定性、成本效益和简化部署的先进系统。 | 内存优化 减少 OOM 和增强负载
集群压缩 根据配置重新分配数据，加快读取性能
存储格式 V2（测试版） 通用格式设计和基于磁盘的数据访问基础 | 分层存储 支持冷热存储以优化成本
Stream Node 处理流数据并简化增量写入流
MixCoord 将 Coord 逻辑合二为一 | 向量湖 具有成本效益的离线解决方案，Spark 连接器并与 iceberg 集成
Logstore 组件 减少对 pulsar 等外部组件的依赖
数据驱逐策略 用户可以定义自己的驱逐策略 |
- 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。
- 随着工作的进展，我们会不断学习，偶尔调整重点，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 的发展离不开社区的贡献。以下是您如何参与我们的旅程。
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