# Milvus Reviews **Vendor:** ZILLIZ **Category:** [Logiciel de base de données vectorielle](https://www.g2.com/fr/categories/vector-database) **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 12 ## About Milvus Milvus est une base de données vectorielle open-source, native du cloud, extrêmement flexible, fiable et ultra-rapide. Elle alimente la recherche de similarité d'embeddings et les applications d'IA et s'efforce de rendre les bases de données vectorielles accessibles à chaque organisation. Milvus peut stocker, indexer et gérer plus d'un milliard de vecteurs d'embeddings générés par des réseaux neuronaux profonds et d'autres modèles d'apprentissage automatique (ML). Ce niveau d'échelle est essentiel pour gérer les volumes de données non structurées générées afin d'aider les organisations à les analyser et à agir en conséquence pour offrir un meilleur service, réduire la fraude, éviter les temps d'arrêt et prendre des décisions plus rapidement. Milvus est un projet de stade diplômé de la LF AI & Data Foundation. ## Milvus Reviews ### 1. Improving AI Testing Efficiency with Scalable Vector Search Using Milvus **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Bharat V. | Lead SDET AI, Services juridiques, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** April 30, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Milvus?** One new thing I’ve started to appreciate about Milvus is how well it supports hybrid search and evolving AI use cases. In our recent work, we’ve been exploring scenarios where both vector similarity and metadata filtering are required together. Milvus handles this combination quite effectively, which makes testing more realistic. For example, instead of just validating “similar results,” we can now validate “relevant results within a specific context,” which is closer to how real users interact with AI systems. Another thing I’ve noticed is improved stability when working with larger and more dynamic datasets. As our test data grows and changes frequently, Milvus still maintains consistent performance. This has helped us run more reliable regression tests without worrying about performance drops. I also like how it fits into modern AI workflows that involve retrieval-based systems like RAG. It gives us a solid foundation to test not just similarity, but also how well retrieval impacts final AI responses. One subtle but important benefit is how it enables better experimentation. We can quickly try different indexing or query approaches during testing and see how they affect relevance. This makes it easier to fine-tune AI behavior from a QA perspective. Overall, beyond the core features, Milvus is becoming more useful as we move into more advanced and realistic AI testing scenarios. **Que n’aimez-vous pas à propos de Milvus?** There are a few areas where Milvus can improve, especially from a QA and AI testing perspective. One key improvement would be better guidance around index selection and parameter tuning. Right now, getting the right balance between accuracy and performance often requires trial and error. Having clearer recommendations or built-in suggestions based on use cases would save a lot of time. Observability is another area that could be stronger. When search results are not as expected, it’s not easy to pinpoint whether the issue is with embeddings, indexing, or query behavior. More detailed logs, debugging tools, or visual insights into how results are retrieved would make troubleshooting much easier. The UI could also be enhanced. While API-based interaction works well for development, a more interactive interface for managing collections, running queries, and validating results would help a lot in exploratory testing and quicker validation cycles. From a scaling perspective, simplifying deployment and resource management would be valuable. Running Milvus efficiently in larger environments still requires careful planning, so improvements in auto-scaling or easier configuration would help teams adopt it faster. Lastly, more practical, real-world examples especially focused on testing, validation, and AI quality use cases would make onboarding smoother for QA teams. Overall, Milvus is strong in performance and capability, but improving usability, visibility, and guidance would make it even more effective in real-world workflows. **Quels sont les problèmes que Milvus résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Milvus solves a key problem for us around validating similarity and relevance at scale in AI and LLM-based applications. In my current QA role, before using Milvus, we struggled with testing embedding-based features like semantic search and recommendations. We relied on smaller datasets and custom scripts, which made validation slow and not very reliable for real-world scenarios. Traditional databases were not efficient for handling high-dimensional vector search. With Milvus, we now store embeddings generated from our models and run similarity queries as part of our test validation process. For example, while testing semantic search, we query nearest neighbors to verify whether the system is returning the most relevant results. This process is now much faster, with responses in milliseconds, which allows us to run multiple validation cycles efficiently. From a workflow perspective, it has improved our automation significantly. We’ve integrated Milvus into our Python-based test pipelines, so instead of manual validation or custom logic, we run automated relevance checks during regression testing of AI features. Another benefit is consistency. Even with large datasets, search performance remains stable, which helps us get repeatable validation results. This is important when testing LLM systems where outputs can vary, so having a reliable similarity layer adds confidence. In terms of ROI, it reduces the need to build and maintain custom vector search solutions. This saves engineering time and allows us to focus more on improving test coverage and quality. Overall, Milvus helps us solve the challenge of scalable vector validation, and it has made our AI testing process faster, more reliable, and easier to manage. ### 2. Stockage Vectoriel Natif et Efficace pour l'IA Moderne **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Pablo H. | Tecnico de Suporte, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** December 18, 2025 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Milvus?** Architecture native pour les vecteurs Conçu spécifiquement pour le stockage et la recherche vectorielle à grande échelle, contrairement aux banques traditionnelles adaptées. Support efficace pour les embeddings denses et épars, essentiel pour les modèles modernes d'IA. **Que n’aimez-vous pas à propos de Milvus?** Complexité opérationnelle et de déploiement Architecture distribuée complexe : Plusieurs composants (coordinateurs, travailleurs, etc.) nécessitent une configuration et une surveillance séparées. Dépendance lourde à l'infrastructure : Besoin de Kubernetes ou d'orchestration de conteneurs pour le déploiement en production. Version autonome limitée : La version "autonome" n'est pas adaptée à la production, seulement pour les tests. **Quels sont les problèmes que Milvus résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Prise en charge des insertions, mises à jour et suppressions en temps réel sans réindexation complète (dans des scénarios spécifiques). ### 3. Meilleur outil de help desk 2026 **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Felipe B. | Assistente de TI, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** January 26, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Milvus?** Mise en avant de l'Omnicanalité, tous les modes de service dans un seul outil. Surveillance en temps réel des terminaux. Gestion des SLA, rapports et tableaux de bord. Base de connaissances avec auto-assistance pour les utilisateurs finaux. **Que n’aimez-vous pas à propos de Milvus?** Complexité de configuration pour les petites entreprises, avec une large gamme de fonctionnalités. Structure davantage orientée vers le secteur informatique. Plateforme basée sur le cloud, toute instabilité interrompt l'accès. **Quels sont les problèmes que Milvus résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Assistance des appels, SLA de surveillance, rapports et omnicanalité. ### 4. Évaluation Milvus **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Marcos D. | Analista Sr Financeiro, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** January 22, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Milvus?** Clarté dans les appels et les avis. Catégorie et pauses. **Que n’aimez-vous pas à propos de Milvus?** Il n'y a pas d'automatisation par file d'attente et délai de SLA. **Quels sont les problèmes que Milvus résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Demande de paiement, organisation. ### 5. milvus - une base de données incontournable **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Chetan B. | Devops engg, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** August 01, 2024 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Milvus?** Milvus se distingue fièrement comme une base de données vectorielle open-source exceptionnelle pour son guide efficace pour la recherche de similarité et les programmes d'IA. Ce que j'aime le plus à propos de Milvus, c'est son architecture extrêmement efficace et évolutive, qui gère sans effort des ensembles de données à grande échelle avec des millions voire des milliards de vecteurs. **Que n’aimez-vous pas à propos de Milvus?** Un inconvénient majeur est sa courbe d'apprentissage assez abrupte, surtout pour les utilisateurs novices en bases de données vectorielles et applications d'IA. **Quels sont les problèmes que Milvus résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Pour nous, cette capacité se traduit par des résultats de recherche plus rapides et plus pertinents, améliorant l'expérience utilisateur dans nos applications. ### 6. L'expérience utilisateur de Milvus est incroyable. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Bishal B. | Technical Support Engineer II , Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** June 19, 2024 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Milvus?** Milvus excelle dans l'exécution de recherches de similarité sur des données vectorielles de haute dimension, ce qui est crucial pour des applications comme la récupération d'images, le traitement du langage naturel (NLP) et les systèmes de recommandation. **Que n’aimez-vous pas à propos de Milvus?** C'est complexe de configurer Milvus dans un environnement distribué. **Quels sont les problèmes que Milvus résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Un des problèmes fondamentaux que Milvus aborde est d'effectuer des recherches de similarité rapides et précises sur des données vectorielles de haute dimension. ### 7. Utilisateur quotidien de Milvus **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Logiciels informatiques | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** July 30, 2024 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Milvus?** C'est l'une des bases de données vectorielles les plus rapides qui existent. **Que n’aimez-vous pas à propos de Milvus?** Le code pour créer une collection peut être difficile à comprendre pour un débutant. **Quels sont les problèmes que Milvus résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Il est vraiment bon pour stocker la base de données sous forme de vecteur et rapide pour récupérer les informations utiles et relatives de la base de données en utilisant un algorithme de recherche de similarité avec des bibliothèques de ML. ### 8. De nombreuses fonctionnalités intéressantes et options de personnalisation pour un produit de base de données open source **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Logiciels informatiques | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** February 14, 2024 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Milvus?** La capacité de prendre la base de code open source et de construire quelque chose de vraiment puissant pour notre propre cas d'utilisation. **Que n’aimez-vous pas à propos de Milvus?** La courbe d'apprentissage pour tout mettre en place a été un défi. **Quels sont les problèmes que Milvus résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Nos clients nous avaient fait part de leurs retours selon lesquels notre pile actuelle limitait la manière dont ils pouvaient déployer notre plateforme. Milvus nous donne plus de contrôle et plus d'options pour nos utilisateurs finaux. ### 9. Milvus est une base de données vectorielle exceptionnelle. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Namee O. | Founder, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** February 06, 2024 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Milvus?** Milvus est extrêmement évolutif, facile à utiliser **Que n’aimez-vous pas à propos de Milvus?** Rien à signaler quoi que ce soit ........... **Quels sont les problèmes que Milvus résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Milvus est exceptionnel pour gérer de grandes quantités de données non structurées. ### 10. La version Milvus2.x est mature. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Xingxing D. | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** March 20, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Milvus?** Milvus a une architecture native cloud, d'excellentes performances, des types d'index riches et peut prendre en charge une variété de scénarios d'application, ce qui le rend très adapté pour un déploiement à grande échelle dans les entreprises. Avec un support API riche, il est très pratique de construire une plateforme dans les entreprises. Nous utilisons Milvus dans des scénarios de recherche de similarité d'images, de recherche de similarité de vidéos, de systèmes de recommandation, en utilisant Milvus notre système a considérablement amélioré ses performances et sa stabilité. **Que n’aimez-vous pas à propos de Milvus?** Milvus devrait améliorer l'interface utilisateur web (Attu), actuellement la fonction est relativement simple, et aussi la fonctionnalité d'upsert est **Quels sont les problèmes que Milvus résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Nous utilisons Milvus dans des scénarios de recherche de similarité d'images, de recherche de similarité de vidéos, de systèmes de recommandation. En utilisant Milvus, notre système a considérablement amélioré ses performances et sa stabilité. ### 11. un moteur de recherche de similarité vectorielle parfait **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** morgen z. | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** March 17, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Milvus?** La communauté Milvus est très active ; de nombreux utilisateurs soulèvent des problèmes et obtiennent des réponses quotidiennement. La vitesse de mise à jour du produit est fulgurante, et il est constamment optimisé. À l'heure actuelle, ses performances et sa stabilité répondent à nos besoins. Avec son architecture efficace et évolutive, Milvus peut facilement gérer des ensembles de données à grande échelle, fournissant des résultats rapides et précis même sur des requêtes complexes. **Que n’aimez-vous pas à propos de Milvus?** Certains documents ne sont pas précis, avec de petites erreurs. **Quels sont les problèmes que Milvus résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Stocker le vecteur dans Milvus et nous aider à rechercher des applications mobiles similaires. ### 12. traitement des données dans la recherche, la recommandation et l'IA, y compris le traitement des caractéristiques et des vecteurs de données **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** liu l. | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** March 23, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Milvus?** Déploiement distribué sur k8s. Beaucoup plus rapide qu'avant. **Que n’aimez-vous pas à propos de Milvus?** La vitesse de requête en mode repos est trop lente, elle est plus lente que l'API Python et l'API Java. **Quels sont les problèmes que Milvus résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Similarité d'image Similarité de texte Rappel recommandé - [View Milvus pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/fr/products/milvus/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-05-14+06%3A22%3A54+-0500&secure%5Bsession_id%5D=edf60c74-2971-48d3-98f4-434d8fdac67c&secure%5Btoken%5D=8ff175f31b95e40a40a6bb2b3b5d7822ccef693117eb6c485262198df3e42cf8&format=llm_user) ## Milvus Integrations - [Apache Phoenix](https://www.g2.com/fr/products/apache-phoenix/reviews) ## Milvus Features **Indexation des données** - Recherche sémantique - Indexation des données **Agentic AI - AWS Marketplace** - Exécution autonome des tâches - Planification en plusieurs étapes - Intégration inter-systèmes **Intelligence de récupération - Plateformes d'infrastructure de recherche et de récupération par IA** - Réglage avancé de la pertinence - Compréhension et expansion de la requête - Récupération et re-classement multi-étapes - Recherche contextuelle et personnalisée **Intégration et gestion de modèles - Plateformes d'infrastructure de recherche et de récupération par IA** - Intégration de la gestion des versions et du cycle de vie - Support de recherche multimodale - Fournisseurs d'intégration et de LLM modulaires **Filtres** - Recherche précise - Filtrage en une seule étape - Base de données vectorielles **Récupération LLM et optimisation RAG - Plateformes d'infrastructure de recherche et de récupération AI** - Orchestration du pipeline de récupération - Optimisation de la récupération consciente des LLM - Optimisation de la stratégie de récupération hybride **Enrichissement des données et intelligence des index - Plateformes d'infrastructure de recherche et de récupération par IA** - Mises à jour incrémentielles et en continu de l'index - Enrichissement de données intégré **Sécurité et gouvernance - Plateformes d'infrastructure de recherche et de récupération d'IA** - Contrôles d'accès granulaires - Politiques de résidence et de rétention des données - Journaux d'audit et traçabilité de récupération **Opérations, observabilité et fiabilité - Plateformes d'infrastructure de recherche et de récupération par IA** - Analyse de recherche et débogage de la pertinence - Haute disponibilité et reprise après sinistre ## Top Milvus Alternatives - [Algolia](https://www.g2.com/fr/products/algolia/reviews) - 4.5/5.0 (428 reviews) - [Elasticsearch](https://www.g2.com/fr/products/elastic-elasticsearch/reviews) - 4.5/5.0 (287 reviews) - [Weaviate](https://www.g2.com/fr/products/weaviate/reviews) - 4.6/5.0 (29 reviews)