4 个月、2 万颗星,1 个恒纪元
1,
10,000
15,000
20,000
Milvus 以 4 个月 5 千星的速度迈入 20,000 Star 项目的队列,这意味着有越来越多的开发者看到并认可 Milvus,为 Milvus 进入 AIGC 恒纪元注入了更多力量。
图片
从“什么是向量数据库”到“大模型记忆体”
2019 年,我们在 GitHub 上开放了 Milvus 的源代码,彼时行业尚无“向量数据库”一说,作为这个赛道的开拓者,我们被问及最多的问题是“什么是向量数据库?”
2023 年,ChatGPT 引发 AIGC 热潮,在这个大模型恣意生长的年份,越来越多的人关心“向量数据库可以做什么?”很快,NVIDIA CEO 黄仁勋便在 GTC 向全世界揭晓了答案——向量数据库的一个新型重要用例是大型语言模型,在文本生成过程中可用于检索领域特定事实或专有事实。对于构建专有大型语言模型的组织而言,向量数据库至关重要。
随后,OpenAI 又以官方公告的形式向全球的开发者推荐了 Milvus 和 Zilliz Cloud,并表示二者可以为 ChatGPT 的插件提供向量检索服务。
如今,开发者可以深入、直接地认识到:LLMs 时代,向量数据库必不可少,它不仅是大模型的记忆体,还能通过向量检索让大模型变得博闻强识。如果说大模型的涌现为当下赋予了新的时代意义,那么 Milvus 在这股技术洪流中通过不断地设计与更新,带领向量数据库走向了 AIGC 的恒纪元。
在此过程中,开发者可以看到的是 Milvus:
与 NVIDIA 进行深入合作;
作为 OpenAI 首批受邀合作伙伴向 ChatGPT 插件提供向量数据库的能力;
Milvus 版本更新至 2.2.9,新增 JSON、动态 schema、PartitionKey 三大功能以简化开发者使用门槛;
接入开源项目 GPTCache,提升 LLM 应用性能;
与热门 LLM 项目集成:LangChain、LlamaIndex、Auto-GPT、BabyAGI;
提供开箱即用的向量检索云服务 Zilliz Cloud,将于 6 月底登陆阿里云;
发布轻量级版本 Milvus Lite,方便更多用户使用……
每一颗点亮的 Star 都值得尊重
早在 Milvus 收获第一颗 Star 时,我们就感受到了开源文化所带来的力量,开发者欣喜于开源项目的便捷,开源者感恩于开发者的反馈与喜爱,双方在彼此的给予中成长、发展。
现在,我们拥有超过 20,000 Star,每一颗点亮的 Star 背后都藏着一位开发者真诚的喜爱与反馈,这恰恰是让 Milvus 变得更好的力量之源,在此,我们向每一位 Contributor 致敬,并道一声“感谢”!
感谢大家的包容与理解,感谢每一条珍贵的建议,感谢每一个人的贡献,你们提交的每一行代码、做的每一次技术分享,都让我们印象深刻,值得所有人的尊重。
图片
图片
图片
图片
为了感谢大家的支持,我们将为大家送出属于 20,000 Star 的福利:
🌟福利一:评论区留言点赞前三名送出端午夏日自在出行礼盒及 Milvus 周边,点赞前十名送出 Milvus 周边
🌟福利二:小程序抽奖十名幸运用户送出 Milvus 周边
🌟全托管 Milvus SaaS/PaaS 即将上线,由 Zilliz 原厂打造!覆盖阿里云、百度智能云、腾讯云、金山云。目前已支持申请试用,企业用户 PoC 申请或其他商务合作请联系 business@zilliz.com。
技术干货
如何设计一个面向开发者全生命周期成本的全托管向量检索服务产品?
作为产品的设计者和开发者,必须始终以用户为中心,积极倾听他们的需求,并集中精力降低软件开发的全链路成本,而非过度追求极致性能或过分炫技。在这种背景下,降低开发者的综合使用成本已成为 Zilliz Cloud 和开发团队过去的主要使命。
2023-7-5技术干货
一次解决三大成本问题,升级后的 Zilliz Cloud 如何造福 AIGC 开发者?
对于应用开发而言,成本问题向来是企业和开发者关注的重点,更迭迅速、变化莫测的 AIGC 时代更是如此。这里的成本既指软件开发成本,也包括硬件成本、维护成本。Zilliz Cloud 可以一次性解决这三大问题,帮助开发者降低开发成本、优化硬件成本、减少维护成本。
2023-7-6技术干货
如何在 Jupyter Notebook 用一行代码启动 Milvus?
本文将基于 Milvus Lite,为大家介绍如何在 Jupyter Notebook 中使用向量数据库。
2023-6-12