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 Lite是一个 Python 库，可以轻松集成到您的应用程序中。作为 Milvus 的轻量级版本，它非常适合在 Jupyter Notebooks 中进行快速原型开发，或在资源有限的边缘设备上运行。对于新人学习而言，可以直接使用Milvus的Lite版本，轻松集成并使用。 Milvus Standalone是单机服务器部署，所有组件都捆绑在一个 Docker 镜像中，方便部署。 Milvus Distributed可部署在Kubernetes集群上，采用云原生架构，专为十亿规模甚至更大的场景而设计。该架构可确保关键组件的冗余。 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。 … Continue reading Milvus：高性能的向量数据库