第三章、第二节 Milvus向量数据库教程

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分类专栏：解锁RAG魔法：从菜鸟到全栈高手的蜕变之旅文章标签： milvus 数据库

于 2025-10-31 11:11:29 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dingyuana/article/details/154176908

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1. Milvus简介和特点

Milvus是由Zilliz公司开发的开源向量数据库，专为处理和搜索大量向量数据而设计。它是一个高性能、可扩展的向量数据库，适用于需要高效向量搜索的各种场景，尤其是生成式AI和大语言模型应用中的RAG（检索增强生成）系统。

主要特点

高性能: 优化的向量搜索算法，支持海量向量的高效检索
高扩展性: 支持水平扩展，可处理从数百万到数十亿的向量数据
灵活的索引: 支持多种索引类型，可平衡搜索精度和速度
多模态支持: 支持浮点向量、二进制向量和稀疏向量
丰富的接口: 提供Python、Java等多语言SDK
云原生支持: 支持在Kubernetes环境中部署

2. 系统要求和环境准备

软件依赖

操作系统: Ubuntu 18.04+/CentOS 7.5+/MacOS 10.15+/Windows 10
Docker: 版本19.03或更高
CPU: 多核处理器（推荐8核或更多）
内存: 至少32GB（推荐64GB+，取决于数据集大小）
存储: NV

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面向大规模向量数据的云原生存储解决方案：Milvus 向量数据库的经验

u013250861的博客

10-08

643

导读本文将分享⾯向⼤规模向量数据的云原⽣存储解决⽅案。文中将介绍 Milvus 向量数据库的存储、索引、查询等功能，以及向量数据库的典型应用场景和存储解决方案。接下来的分享将围绕下面五点展开：1. 关于 Zilliz2. 向量数据库3. 典型用例4. 存储解决方案5. 总结分享嘉宾｜徐冬 Zilliz 首席工程师编辑整理｜华永奎内容校对｜李瑶出品社区｜DataFun01关于 Zilliz在正文开始前，先来简单介绍一下 Zilliz 公司。作为全球向量数据库技术的开创者，Zilliz 在开源社区中的贡献和影

Milvus Cloud荣登全球向量数据库性能排行榜榜首

实战AI智能体

08-12

648

Milvus Cloud作为一家成立不到一年的公司，凭借其AI原生的优势和可视化能力，在全球向量数据库性能排行榜上荣登榜首。这证明了Milvus Cloud在向量数据库领域的领先地位和技术优势。随着大数据和人工智能的不断发展，向量数据库将成为未来数据处理的重要工具。

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全面对比与选择指南：pgvector与Milvus向量数据库

全世界的博客

08-02

6216

pgvector是一个开源的向量相似性搜索插件，专为PostgreSQL数据库设计。它允许用户在PostgreSQL中存储和查询向量数据，利用PostgreSQL的强大功能和生态系统来处理高维向量。pgvector的核心优势在于其易于集成和使用，用户无需迁移现有的PostgreSQL数据库，只需安装插件即可开始使用向量搜索功能。开源免费：作为PostgreSQL的插件，pgvector继承了PostgreSQL的开源特性，用户可以免费使用。易于集成。

Milvus 基本概念与实际应用

一个默默无闻的小白

05-13

811

Milvus 是一个开源的向量搜索引擎，由国内公司 Zilliz 开发，用于帮助用户高效地处理海量非结构化数据。它特别适用于在机器学习和人工智能应用中对向量数据进行搜索、过滤和排序。以下是一些Milvus的基本概念以及它的实际应用。

Milvus向量数据库介绍

最新发布

Tao2016的博客

10-27

454

Milvus是一个开源的高性能向量数据库，专为AI和机器学习应用设计，支持大规模向量数据的存储、索引和相似性搜索。由Zilliz开发并于2019年开源，目前已成为全球最受欢迎的向量数据库之一。其核心功能包括高效向量搜索、分布式架构和多语言SDK支持，广泛应用于推荐系统、语义搜索和生成式AI等场景。Milvus以卓越性能、开源免费和灵活部署等优势，在AI基础设施领域占据领先地位，帮助开发者快速构建向量搜索应用。

Milvus 诞生背景与发展历程

03-21

1417

随着人工智能（AI）、机器学习（ML）和大数据技术的快速发展，全球对海量非结构化数据的处理需求急剧上升。向量数据库（Vector Database）作为高效存储和检索高维向量数据的关键技术，在图像识别、语义搜索、推荐系统等领域发挥着重要作用。Milvus 作为全球领先的开源向量数据库，凭借其卓越的性能和灵活的架构，受到了广泛关注和应用。本文将深入探讨 Milvus 的诞生背景、发展历程及其在行业中的影响。

Milvus 向量数据库介绍

07-14

### Milvus 向量数据库介绍 #### 一、Milvus 向量数据库概述 Milvus 是一款开源向量数据库系统，专为高效处理大规模向量数据集而设计。它支持多种向量相似性搜索算法，并具备高度可扩展性和易用性的特点。Milvus ...

Milvus向量数据库安装与使用

heyiqiunet的博客

09-19

879

Milvus 是目前发展最成熟的开源向量数据库项目，用于高效的相似性搜索和数据分析

Milvus 向量数据库实践 - 1

cn_yaojin

03-06

1965

注意：实际使用发现使用ResNet50模型更加方便一点，主要是dimension的维度不会特别大，milvus的向量维度最大支持：32768。4、执行docker-compose命令后，可能会出现 milvus-standalone 服务无法正常启动的情况，此时可长时间更改 milvus 的版本后再试试。2、saveFileFeatureVector 保存图片特征没有保存的时候，我们可以直接在Attu控制台查看数据集。3、用使用指定特图片来查询与其相似的图片执行结果。

Milvus向量数据库DML操作实战教程

猫步轻移，以学求知。余于此方寸之地，如猫观鼠，细察技艺所得，思维所悟。灵思如猫之警觉，日积月累，终成智海；

05-27

1126

在向量数据库技术快速发展的今天，Milvus作为开源向量数据库的代表，正成为AI应用开发中不可或缺的基础设施。然而，许多开发者在初次接触Milvus时，往往对其数据操作语言（DML）的使用存在困惑，特别是在集合创建、数据管理和索引配置等核心环节。本文将通过详实的代码示例和实战演练，系统性地解析Milvus向量数据库的四大核心DML操作。从集合的Schema设计到数据的增删改查，每个操作都配备了完整的代码实现和关键参数解释。

停止大模型幻觉：Milvus，AI Native时代的数据库

人工智能讲师分享前沿技术

03-22

282

另一个项目是GPTCache，旨在解决大模型缓存问题，将用户的问题和答案进行embedding并存储在向量数据库中，以提高大模型推理的速度和帮助用户节省成本。在商业版本中，Zilliz提供了auto index功能，它可以帮助用户自动选择使用HNSW还是IVF索引，对用户只需关注召回率和延迟，无需关注不同的索引参数之间的差异。在CVP架构中，LLM不仅可以使用ChatGPT，如果有私有部署的需求，如企业内部不允许连接外网，或者有数据安全方面的限制，可以使用开源的大模型进行私有化部署。是许多用户关注的重点。

Milvus（1）：什么是 Milvus

游王子og的博客

04-20

1460

Milvus 由 Zilliz 开发，并很快捐赠给了 Linux 基金会下的 LF AI & Data 基金会，现已成为世界领先的开源向量数据库项目之一。它采用 Apache 2.0 许可发布，大多数贡献者都是高性能计算（HPC）领域的专家，擅长构建大规模系统和优化硬件感知代码。核心贡献者包括来自 Zilliz、ARM、英伟达、AMD、英特尔、Meta、IBM、Salesforce、阿里巴巴和微软的专业人士。

Milvus 向量数据库的特点与优势

03-21

1706

在人工智能和大数据应用快速发展的今天，向量数据库（Vector Database）成为处理海量非结构化数据的重要工具。Milvus 作为开源的向量数据库，凭借其卓越的性能、可扩展性和灵活性，成为业界领先的解决方案之一。本文将详细介绍 Milvus 的特点和优势，并分析其在不同应用场景中的价值。

Milvus 简介与核心特性

沛哥儿的专栏

05-14

812

Milvus 是一个开源的向量数据库，由 Zilliz 公司发起并维护。它专为处理非结构化数据而设计，能够存储、检索和分析大量的向量数据。Milvus 的名字来源于拉丁语，意为“一万”，象征着其处理大规模数据集的能力。Milvus 的主要用途是进行向量搜索，它可以快速地在亿级向量中找到最近邻向量。这使得 Milvus 成为机器学习和人工智能应用中的重要工具，尤其是在需要进行大规模相似性搜索的场景中。

Milvus 基本概念

DYFdingyifei的博客

05-14

389

而 Milvus 专门针对向量数据进行了优化，提供了高效的存储和快速的检索算法，使用户能够方便地建立向量索引和进行高效的相似度搜索。除了这些基本概念，Milvus 还提供了很多其他功能，包括数据导入和导出、向量的增删改查、向量索引的创建和删除等。最后，相似度搜索是一种在向量数据库中查找与给定向量最相似的向量的操作。总之，Milvus 是一个专门面向向量数据存储和检索的开源数据库，它提供了高效的存储和检索算法，并支持多种编程语言的客户端 SDK，使用户能够方便地处理大规模向量数据。

第1篇：Milvus简介与应用场景

Gemini的博客

06-10

1737

Milvus是一个开源的、高性能的向量数据库，专为处理大规模向量数据而设计。它的核心功能是高效的向量检索，即在海量数据中找到与查询向量最相似的向量。Milvus通过多种索引结构和优化技术，能够在保证精度的前提下，实现亚秒级的检索速度。fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;Milvus简介开源高性能向量数据库高效向量检索Milvus作为一款开源的向量数据库，凭借其高性能和高效的向量检索能力，已经在多个领域得到了广泛应用。

探索Milvus：高效向量数据库的实战指南

chen的博客

06-20

877

Milvus是由Zilliz公司开源的向量数据库，专为向量相似性搜索和分析而设计。它支持亿级向量的毫秒级搜索，广泛应用于图像检索、自然语言处理、推荐系统等领域。Milvus以其高效的向量搜索能力和灵活的扩展性，成为处理大规模向量数据的理想选择。通过本文的实战示例，读者应能对Milvus的基本使用有了直观的理解。欢迎加入Milvus社区，共同探索向量数据库的无限可能。

向量数据库再迎新变化！头部公司产品更新引热议，开启大模型落地新范式

Paper weekly

06-29

467

被大模型带火的向量数据库赛道再迎新变化！近期，素有“大模型记忆体”“大模型知识库”之称的向量数据库引起开发者热议，起因是向量数据库公司 Zilliz 发布了其数据库云服务 Zilliz Cloud 的重大产品更新。不过是一家公司的产品更新，能在赛道掀起多大的浪花？别说，在向量数据库这个赛道，Zilliz 还真就有四两拨千斤的能力。跟大家科普一下，Zilliz 是一家专注于研发面向 AI 应用的...

Milvus向量数据库

02-19

### Milvus 向量数据库使用指南 #### 安装与设置为了开始使用Milvus向量数据库，首先需要安装`pymilvus`库。这可以通过pip命令完成： ```bash pip install -U pymilvus ``` 之后，可以初始化并连接到本地文件系统的内嵌模式下的Milvus客户端实例[^3]。 ```python from pymilvus import MilvusClient client = MilvusClient("milvus_demo.db") collection_name = "demo_collection" ``` #### 基本概念与操作 Milvus作为一款专为处理非结构化数据设计的强大向量数据库，提供了一套完整的解决方案来高效地管理这类复杂的数据集[^1]。创建集合（Collections）是使用该平台的第一步，在此之上能够执行诸如插入、查询等基本操作。 #### 功能特性概述支持多样的数据类型——包括但不限于浮点数向量和二进制向量——允许用户依据具体应用场景挑选最适宜的形式进行存储；除此之外还具备数据筛选能力以及多个级别的数据一致性和时间旅行(Time Travel)等功能，极大地增强了其灵活性与实用性[^2]。对于希望简化部署流程或寻求更便捷的方式来进行集群运维的人来说，Attu是一个值得考虑的选择。这是一个专门为Milvus打造的开源管理工具，可通过Docker Compose轻松实现快速搭建环境的目的[^4]。