Milvus简介 Milvus背景 在人工智能与大模型迅速发展的当下，向量数据库作为支撑语义搜索、图像识别、多模态理解等关键应用的底层基础设施，正扮演着越来越重要的角色。Milvus，作为当前最主流的开源向量数据库之一，专为处理大规模、高维向量的相似性检索而设计，具备高性能、高可扩展性和丰富的索引支持。无论是构建基于文本 embedding 的知识问答系统，还是处理亿级图像的相似性匹配任务，Milvus 都能以其强大的索引能力和灵活的接口，成为 AI 应用中的“记忆引擎”。它的出现，不仅填补了传统数据库在向量检索领域的空白，也为构建下一代智能应用提供了坚实的技术基石。 Milvus特点 Milvus支持的场景包括检索增强生成（RAG）、图像搜索、多模态搜索、混合搜索、GraphRAG等方向。非结构化数据（如文本、图像和音频）格式各异，蕴含丰富的潜在语义，因此分析起来极具挑战性。为了处理这种复杂性，Embeddings被用来将非结构化数据转换成能够捕捉其基本特征的数字向量。然后将这些向量存储在向量数据库中，从而实现快速、可扩展的搜索和分析。在这个背景下，Milvus提供强大的数据建模功能，使用户能够将非结构化或多模式数据组织成结构化的Collections。它支持多种数据类型，适用于不同的属性模型，包括常见的数字和字符类型、各种向量类型、数组、集合和 JSON，为您节省了维护多个数据库系统的精力。 Milvus 提供三种部署模式，涵盖各种数据规模–从 Jupyter Notebooks 中的本地原型到管理数百亿向量的大规模 Kubernetes 集群： Milvus的特点 详细解释 向量搜索 支持亿级向量的ANN（近似最近邻）TopK检索 混合搜索 基于多个向量场进行 ANN 搜索。 范围搜索 查找查询向量指定半径范围内的向量。 全文搜索 基于 BM25 的全文搜索。 重排序（Rerankers） 根据附加标准或辅助算法调整搜索结果顺序，完善初始 ANN 搜索结果。 获取 根据主键检索数据。 查询 使用特定的表达式检索数据。 多模型支持 支持不同维度的向量（text/image embedding） 存储引擎 支持多种存储后端（如本地磁盘、S3、MinIO） 横向扩展 分布式架构，支持大规模扩容 高效搜索算法 Milvus支持多种内存和磁盘索引/搜索算法，包括 IVF、HNSW、DiskANN 等 插件生态 与Faiss、HNSW、ANN等索引算法对接 访问接口 支持RESTful … Continue reading Milvus：高性能的向量数据库