Milvus 矢量数据库说明
最编程
2024-06-03 08:51:58
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Milvus向量数据库是一款专为向量查询与检索设计的云原生数据库,它具备高性能、高可用、易拓展的特点,主要用于处理由深度神经网络和其他机器学习模型生成的Embedding向量。以下是关于Milvus向量数据库的详细说明:
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定义与用途:
- Milvus是一款云原生向量数据库,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,主要解决稠密向量相似度检索的问题。
- Milvus能够为万亿级向量数据建立索引,广泛应用于智能客服、推荐系统、NLP服务、计算机视觉等AI领域。
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核心优势:
- 高性能:Milvus采用了独特的数据结构和算法,实现了高效的向量运算和查询,其性能指标在很多情况下都优于其他国产向量数据库。
- 高可用与高可靠:支持在云上扩展,容灾能力保证了服务的高可用性。
- 混合查询:支持在向量相似度检索过程中进行标量字段过滤,实现混合查询。
- 易于开发者使用:支持多语言、多工具的生态系统,支持Python、Golang、Java等丰富的客户端,用户通过API或SDK接口即可快速操作数据库。
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架构特点:
- 共享存储架构:存储计算完全分离,计算节点支持横向扩展。
- 数据流与控制流分离:整体分为接入层、协调服务、执行节点和存储层四个层次,各层次相互独立,独立扩展和容灾。
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功能特性:
- 数据分区分片:支持数据分区分片,提高数据处理效率。
- 数据持久化:确保数据的持久存储和安全性。
- 增量数据摄取:支持实时或批量地摄取新增数据。
- time travel:支持数据的历史版本管理。
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生态支持:
- Milvus与OpenAI、Langchain、Semantic Kernel、Llama-Index、AutoGPT、Towhee、Hugging face、Cohere等大模型生态深度集成。
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部署与运维:
- 通常建议用户使用Kubernetes部署Milvus,以获得最佳可用性和弹性。
- 提供一键部署功能,通过控制台可快速创建向量数据库实例,无需进行任何安装、部署和运维操作。
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局限:
- 主要局限于向量数据处理,对于其他类型的数据处理和分析能力较弱。
- 尽管在国内数据库市场已有一定知名度,但其生态系统仍相对薄弱,缺乏与其他数据库产品的兼容性和协同性。
综上所述,Milvus向量数据库是一款专为向量查询与检索设计的云原生数据库,具备高性能、高可用、易拓展的特点,适用于处理海量向量数据,并广泛应用于AI领域。
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