开源向量数据库Milvus简介
Milvus 是一个开源的、高性能、高扩展性的向量数据库,专门用于处理和检索高维向量数据。它适用于相似性搜索(Approximate Nearest Neighbor Search,ANN),特别适合**AI、推荐系统、计算机视觉、自然语言处理(NLP)**等领域。Milvus 由 Zilliz 开发,并已捐赠给 LF AI & Data 基金会。
向量是神经网络模型的输出数据格式,可以有效地对信息进行编码,在知识库、语义搜索、检索增强生成(RAG)等人工智能应用中发挥着举足轻重的作用。
1. 非结构化数据、Embeddings 和 Milvus
文本、图像和音频等非结构化数据格式各异,并带有丰富的底层语义,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。
Milvus 提供强大的数据建模功能,使您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。

Milvus 提供三种部署模式,涵盖各种数据规模:
- 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 Jupy

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