Milvus--向量数据库
Milvus 是一个开源的向量数据库，专为高维向量数据的存储、查询和检索而设计。它支持多种类型的向量数据，如浮点数向量、整数向量等，并且提供了强大的向量相似度计算功能。Milvus采用分布式架构，可以轻松地扩展到大规模数据集，同时保证了数据的一致性和可用性。
关键概念和特点
1. 非结构化数据:
非结构化数据指的是数据结构不规则，没有统一的预定义数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。这包括图片、视频、音频、自然语言等多种非结构化数据。
Milvus 可以帮助处理这些非结构化数据，将其抽象为高维特征向量，从而实现高效的向量相似度搜索。2. 特征向量:
特征向量是由 embedding 技术从离散变量（如图片、视频、音频、自然语言等各种非结构化数据）转变而来的连续向量。
通过向量表示，Milvus 可以捕捉到数据的语义相似性，使得不同模态的数据之间可以相互匹配。3. 多模态搜索:
Milvus 自带多模态功能，支持机器学习方法处理和理解来自不同源的多种模态信息，如文本、图像、音频和视频等。
这使得 Milvus 能够应用于多语言搜索、图像检索等多模态应用。4. 大模型的赋能:
Milvus 可以拓展大模型的边界，包括时间边界和空间边界。
时间边界的拓展：Milvus 使得大模型具有“长期记忆”，能够处理新信息。
空间边界的拓展：Milvus 支持本地部署，解决大模型泄露隐私的问题。5. Milvus 2.0:
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。总之，Milvus 是一个强大的向量数据库，适用于处理和搜索大规模的高维向量数据，为 AI 应用和向量相似度搜索提供了加速引擎。
性能
Milvus 是一款高性能的向量数据库，专为 AI 应用设计，以处理和检索海量向量数据。以下是关于 Milvus 性能的一些关键点：
1. 性能提升:
在最新的 Milvus 2.2 benchmark 中，Milvus 相比之前的版本取得了 50% 以上的性能提升。
在 1M 向量串行执行的场景下，Milvus 实现了 3ms 以下的延迟，整体 QPS 甚至超过了 ElasticSearch 的 10 倍。2. 优化技巧:
Milvus 的性能可以通过合理预计数据量、表数目大小、QPS 参数等指标进行优化。
选择合适的索引类型和参数对于向量召回的性能至关重要，Milvus 支持多种不同的索引，如 Annoy、Faiss、HNSW、DiskANN 等。3. 高可用性和弹性:
Milvus 支持 Kubernetes 部署，以获得最佳可用性和弹性³。
它还支持数据分片、数据持久性、流式数据摄入、向量和标量之间的混合搜索、时间旅行等高级功能³。4. 云原生架构:
Milvus 是云原生的，采用存储与计算分离的架构设计，支持海量向量数据的实时召回。
它基于 FAISS、Annoy、HNSW 等向量搜索库构建，解决稠密向量相似度检索的问题。综上所述，Milvus 的性能非常出色，适合需要处理大规模、高维向量数据的应用场景。
可扩展性
Milvus 是一款引领大规模相似度搜索的向量数据库，具备高性能和高可扩展性。让我们深入探讨一下它的可扩展性特点：
1. 高可扩展性:
Milvus 基于云原生分布式架构，能够实现百亿级别的向量索引扩展。
它支持存储与计算分离，离在线一体化，使得数据库在应对不同场景时更加灵活。2. 丰富的生态支持:
Milvus与多个大模型生态系统深度集成，包括OpenAI、Langchain、Semantic Kernel、Llama-Index、AutoGPT、Towhee、Hugging face、Cohere等，为用户提供了丰富的应用场景和解决方案。3. 一键部署:
用户可以通过控制台快速创建Milvus向量数据库实例，全流程平台托管，无需进行任何安装、部署和运维操作，有效减少搭建和运维成本开销。4. 服务高可用:
Milvus采用云原生分布式构建，具备故障自动切换和自愈能力，全面提升实例可用性。
它还支持安全组管理，通过配置安全组，授权特定访问源，保证服务及数据的安全。5. 完善的监控:
Milvus向量数据库提供可视化监控面板，用户可以全面了解数据库实例的运行情况，及时发现并解决问题。总之，Milvus的高可扩展性使其适用于智能客服、推荐系统、NLP服务、计算机视觉等AI领域的广泛应用。
支持索引类型
Milvus 是一个云原生向量数据库，它支持多种向量索引类型，以便高效地处理和查询大规模的向量数据。根据不同的应用场景和数据规模，Milvus 提供了以下几种索引类型：
1. FLAT：适用于需要100%召回率且数据规模相对较小（百万级）的向量相似性搜索应用¹。
2. IVF_FLAT：基于量化的索引，适用于追求查询准确性和查询速度之间理想平衡的场景（高速查询、要求高召回率）。
3. IVF_SQ8：基于量化的索引，适用于磁盘或内存、显存资源有限的场景（高速查询、磁盘和内存资源有限、接受召回率的小幅妥协）。
4. IVF_PQ：基于量化的索引，适用于追求高查询速度、低准确性的场景（超高速查询、磁盘和内存资源有限、接受召回率的实质性妥协）。
5. HNSW：基于图的索引，适用于追求高查询效率的场景（高速查询、要求尽可能高的召回率、内存资源大的情景）。
6. ANNOY：基于树的索引，适用于追求高召回率的场景（低维向量空间）。此外，Milvus 还支持其他一些索引类型，如 SCANN、DISKANN 等，以及 AUTOINDEX，这是一种自动选择最合适索引类型的功能。每种索引类型都有其特定的应用场景和优势，用户可以根据自己的需求选择最适合的索引类型。