Milvus，向量搜索的终极解决方案！

原创 已于 2025-02-07 18:28:48 修改 · 441 阅读 · 5 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#milvus #开源 #github

于 2025-02-07 17:52:52 首次发布

Milvus 是一款高性能、高扩展性的开源向量数据库，专为处理海量向量数据的实时召回而设计。它基于 FAISS、Annoy、HNSW 等向量搜索库构建，核心功能是解决稠密向量相似度检索的问题。Milvus 不仅支持基本的向量检索，还提供数据分区分片、数据持久化、增量数据摄取、标量向量混合查询、time travel 等功能，同时优化了向量检索的性能，以满足各种向量检索场景的应用需求。

Stars 数32,199
Forks 数3019

主要特点

  • 安装便捷：通过简单的 pip install 命令即可快速上手。

  • 搜索极速：可在海量向量数据集上进行高速相似性搜索。

  • 弹性扩展：能够轻松扩展至数百亿向量规模，且对性能影响极小。

  • 部署灵活：可选择轻量级的 Milvus Lite 用于原型开发，稳健的单机版 Milvus 用于生产环境，或采用全分布式部署应对企业级工作负载。

  • 生态丰富：可与 LangChain、LlamaIndex、OpenAI 等流行的人工智能工具无缝集成。

  • 功能先进：支持元数据过滤、混合搜索、多向量查询等强大功能。

Milvus 助力开发者在图像检索、推荐系统、语义搜索等众多领域构建强大且可扩展的生成式人工智能（GenAI）应用。它对性能、可扩展性及易用性的关注，使其成为任意规模向量相似性搜索的首选。

官网：Milvus | High-Performance Vector Database Built for Scale

GitHub：GitHub - milvus-io/milvus: Milvus is a high-performance, cloud-native vector database built for scalable vector ANN search

C# SemanticKernel向量存储与检索终极指南：从基础到企业级实战
墨夶的博客
04-26 459
在AI应用中，向量检索是实现RAG（检索增强生成）的核心技术。SemanticKernel通过封装VectorStore接口，提供了从内存到云存储的全栈解决方案。本文将通过和，带您掌握从基础实现到企业级部署的完整流程。
一篇文章带你学会向量数据库Milvus（二）
2401_85782938的博客
06-21 3711
如果我们要使用自定义索引，请在index_type参数中指定特定索引类型。ini复制代码 index_params = client.create_index_params() # 准备一个 IndexParams 对象field_name="scalar_2", # 标量字段名称index_type="INVERTED", # 明确索引类型index_name="inverted_index" # 索引的名称collection_name="demo_v4", # 将索引添加到集合中。
向量数据库三国杀：Faiss、Milvus、Weaviate 深度解析与选型指南
海棠AI实验室
04-04 1530
今天，我们就来深入探讨这三位向量数据领域的“明星选手”：老牌劲旅 **Faiss**、云原生中坚 **Milvus** 以及融合知识图谱理念的 **Weaviate**。我将结合它们的设计哲学、核心能力、实战代码和应用场景，为你揭开它们的神秘面纱，助你在AI应用开发中做出明智的技术选型。
milvus 向量搜索
shlhhy的博客
09-01 3521
1. 简介 milvus存储向量化的文本，可以快速查询top-N条相似记录。 milvus安装使用中的一些坑，参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/91444753 2. 常用语法 连接milvus milvus = Milvus(ip, hort) 创建、删除表，判断表是否存在 当向量数据不断导入时，Milvus 会把数据增量式地合并成文件，当某个文件达到 index_file_size 所设置的值之后，该文件就不再接受新的数据，Milvus 会把新的数据存成另外一个文
Milvus向量数据库检索
AI学长
03-14 3391
本节介绍如何使用 Milvus 搜索实体。Milvus 中的向量相似度搜索会计算查询向量与具有指定相似度度量的集合中的向量之间的距离，并返回最相似的结果。您可以通过指定过滤标量字段或主键字段的布尔表达式来执行混合搜索。下面的例子展示了如何对2000行的图书ID（主键）、字数（标量场）、图书介绍（向量场）的数据集进行向量相似度搜索，模拟根据搜索条件搜索某本书的情况关于他们的矢量化介绍。Milvus 会根据您定义的查询向量和搜索参数返回最相似的结果。
一文了解Milvus2.4新特性和多向量搜索体验
DigitalChina_DCG的博客
06-18 2447
比如：先提取人员A的脸部照片向量、声纹向量，然后在 Milvus 中，把人员A的脸部照片向量在众多人员的脸部向量中进行搜索，并且把人员A的声纹向量在众多人员的声纹向量中搜索，最后根据设定的两个模态向量的权重，对两个向量搜索结果重新排序，这样得到的结果，要比单向量搜索的更加准确。多向量搜索的时候，我使用的还是同一张图片，并且我是用同一张图片在两个向量中搜索的，权重设置的是，第一张照片的向量占60%，第二张照片的向量占40%。说明多向量搜索，能弥补单向量搜索的不足，让搜索的结果准确度更高。
Milvus近似近邻（ANN）搜索
Made In SQL
05-07 1245
ANN 和 k-Nearest Neighbors (kNN) 搜索是向量相似性搜索的常用方法。在 kNN 搜索中，必须将向量空间中的所有向量与搜索请求中携带的查询向量进行比较，然后找出最相似的向量，这既耗时又耗费资源。与 kNN 搜索不同，ANN 搜索算法要求提供一个索引文件，记录向量 Embeddings 的排序顺序。当收到搜索请求时，可以使用索引文件作为参考，快速找到可能包含与查询向量最相似的向量嵌入的子组。然后，你可以使用指定的度量类型。
向量搜索数据库milvus的详细讲解
热门推荐
leaning_java的博客
04-24 1万+
向量搜索数据库milvus的详细讲解
向量数据库：下一代AI时代的颠覆性技术，万亿级数据检索的终极解决方案
Coke的博客
04-08 1259
向量数据库是一种专为高维向量设计的存储与检索系统，通过将文本、图像、语音等非结构化数据转换为数学向量（如BERT嵌入向量），实现语义级相似度计算。与传统数据库的核心区别：维度传统数据库向量数据库数据类型结构化数据（表格）非结构化数据（向量）查询方式精确匹配（SQL）近似最近邻（ANN）搜索典型场景交易记录查询语义搜索、推荐系统性能瓶颈数据量增长向量维度爆炸向量数据库不是替代传统数据库，而是为其插上“语义理解”的翅膀。
Milvus × RAG助力快看多业务应用
ZILLIZ
07-26 1238
在做了一些技术选型后，快看漫画团队最后选定了 Milvus作为向量检索引擎。
深度解析向量数据库：从原理、选型到企业级场景实战的终极指南
最新发布
牛奶夹心巧克力
07-23 1050
而现在，我们期望计算机能“领会”我们的意图，理解自然语言的模糊性、图像的相似性以及声音的情感。引入任何一个独立的向量数据库（Milvus, Pinecone, Weaviate）都意味着需要建立一套新的数据同步管道，将 PostgreSQL 中的商品数据（或其更新）实时同步到向量数据库中，这会带来开发、测试和运维的额外成本和风险。要在 N 个向量中为查询向量找到最精确的 K 个近邻（K-Nearest Neighbors），最朴素的方法是计算查询向量与数据库中每一个向量的距离，然后排序。
汽车之家基于 Milvus 的向量检索平台实战
ZILLIZ
12-20 982
本文主要介绍了汽车之家如何利用 Milvus 从 0 到 1 搭建向量检索平台。
milvus: 专为向量查询与检索设计的向量数据库
penriver的博客
07-26 4914
Milvus的目标是：store, index, and manage massive embedding vectors generated by deep neural networks and other machine learning (ML) models. Milvus 向量数据库专为向量查询与检索设计，能够为万亿级向量数据建立索引。 与现有的关系数据库主要按照预定义的模式处理结构化数据不同，Milvus采用自底向上设计，以处理从非结构化数据转换而来的Embedding向量。
Milvus向量数据库
weixin_44490884的博客
05-30 8940
Milvus创建于2019年，唯一的目标是：存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习(ML)模型生成的大量嵌入向量embedding vectors。
一篇文章带你学会向量数据库Milvus
qkh1234567的博客
08-13 8311
如果我们要使用自定义索引，请在index_type参数中指定特定索引类型。index_params = client.create_index_params() # 准备一个 IndexParams 对象​field_name="scalar_2", # 标量字段名称index_type="INVERTED", # 明确索引类型index_name="inverted_index" # 索引的名称​collection_name="demo_v4", # 将索引添加到集合中INVERTED。
大数据系列13：milvus大规模向量检索引擎
kittyzc的博客
08-31 7470
1. 介绍与安装 参考https://milvus.io/cn/docs/home。Milvus 是一款基于云原生架构开发的开源向量数据库，支持查询和管理由机器学习模型或神经网络生成的向量数据。Milvus 在一流的近似最近邻（ANN）搜索库（例如 Faiss、NMSLIB、Annoy）的功能基础上进行扩展，具有按需扩展、流批一体和高可用等特点。 下面介绍几种安装方式： Docker compose方法 官网说了，只做测试使用。下载docker-compose.standalone.yml 配置文件并保存
解密Milvus Hybrid Search Retriever：结合稠密与稀疏搜索的强大工具
gasjtak的博客
12-09 785
通过本文的介绍，你应该已经对Milvus Hybrid Search Retriever的基本使用有了初步的了解。结合稠密和稀疏向量的力量，Milvus能够提供强大的搜索能力。想要深入了解更多细节和高级功能，可以参考相关文档。
「深度解析」向量召回和字面召回用法和组合
longxiaotian718的博客
10-23 2175
先说字面召回，字面召回是一种比较经典的检索召回模式，即根据用户query的字面内容进行直接的召回检索，例如“深圳的天气”就会召回一些和“天气”或者是“深圳”相关的内容，召回的方式和字面直接相关，title基本会带有和query相同的词汇。当然了，如何召回，内部的粗排是怎么做的，基本原理就是常言的倒排索引了。倒排索引流程图。
Milvus向量检索Demo初探
seeker的博客
04-12 2994
Milvus 是什么 Milvus 于 2019 年开源，致力于存储、索引和管理由深度神经网络学习与其他机器学习模型生成的海量 Embedding 向量。 Milvus 向量数据库专为向量查询与检索设计，能够为万亿级向量数据建立索引。与现有的主要用作处理结构化数据的关系型数据库不同，Milvus 在底层设计上就是为了处理由各种非结构化数据转换而来的 Embedding 向量而生。 Milvus 2.0 是一款云原生向量数据库，采用存储与计算分离的架构设计，所有组件均为无状态组件，极大地增强了系统弹性和灵活性
Milvus向量数据库安装常见问题与解决方案
Milvus 是一个开源的向量相似性搜索引擎，专为大规模向量数据的高效检索而设计，广泛应用于推荐系统、图像识别、自然语言处理等人工智能领域。随着深度学习模型生成的高维向量数据日益增多，传统数据库难以满足低...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值