Milvus向量数据库在Ubuntu安装部署

Milvus 基础介绍

解锁非结构化数据力量的向量数据库

在当今数据爆炸的时代，我们面对的数据类型越来越多样化。文本、图片、音频、视频等非结构化数据占据了数据总量的绝大部分。如何高效地存储、检索和理解这些海量非结构化数据，成为了人工智能和大数据领域的关键挑战。

传统的关系型数据库（如 MySQL, PostgreSQL）擅长处理结构化的表格数据，通过精确匹配关键词或数值进行查询。然而，对于非结构化数据，它们显得力不从心。我们更关心的是数据的语义相似性，例如：

• “找到与这张图片风格相似的图片。”

• “搜索与这段文字意思相近的文档。”

• “推荐与用户刚听过的歌曲风格类似的音乐。”

解决这类问题的核心技术是 Embedding（嵌入） 和 向量相似度搜索。

1. Embedding（嵌入）： 利用深度学习模型（如 CNN, RNN, Transformer/BERT, ViT 等），将非结构化数据（图片、文本、音视频等）转化为计算机可以理解的数学表示——即一个高维空间中的向量（一组数值）。这个向量捕捉了数据的核心特征和语义信息。例如，语义相近的文本，其向量在高维空间中的距离会比较近；风格相似的图片，其向量也会彼此靠近。

2. 向量相似度搜索： 给定一个查询向量（Query Vector），在庞大的向量库中快速找到与之最相似（距离最近）的 Top-K 个向量。常用的距离度量方式包括欧氏距离、内积和余弦相似度等。

专为海量向量数据打造的引擎

Milvus 正是在这种背景下应运而生的一款开源、高性能、可扩展的向量数据库。它被设计用来专门解决海量向量数据的存储、管理和毫秒级相似性搜索问题。

Milvus 的核心价值

• 非结构化数据管理专家： 专注于处理 Embedding 产生的向量数据，是构建 AI 应用的基石。

• 超高性能： 针对向量搜索进行了深度优化，利用先进的索引算法（如 IVF_FLAT, IVF_PQ, HNSW, DISKANN 等）和硬件加速（GPU），能够在亿级甚至十亿级向量库中实现亚秒级查询响应。

• 云原生与弹性扩展： 采用分布式架构，支持水平扩展。存储和计算分离的设计使其能够灵活应对不断增长的数据量和查询负载，轻松部署在公有云、私有云或 Kubernetes 环境中。

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