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向量数据库 Milvus :为什么都在用它实现搜索效率提升

发布日期:2025-04-05 06:01:20 浏览次数: 1589 作者:AI应用之旅
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Milvus,开源向量数据库,提升非结构化数据搜索效率的利器。

核心内容:
1. Milvus的高性能、可扩展性和混合搜索特性
2. 向量嵌入技术及其在语义搜索、药物发现等场景的应用
3. Milvus与其他向量数据库和搜索库的技术对比

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

Milvus 技术解析与应用指南


目录

  1. 什么是 Milvus?
  2. 向量嵌入(Vector Embeddings)
  3. 向量数据库的核心概念
  4. Milvus 的独特优势
  5. Milvus 工作原理与架构
  6. 应用场景

1. 什么是 Milvus?

Milvus 是一款开源的向量数据库,专为处理非结构化数据设计,核心功能是高效存储、索引和检索由机器学习模型生成的向量嵌入(如文本、图像、音视频的特征向量)。其诞生于2019年,目标是通过以下特性解决大规模向量数据的挑战:

  • 高性能:在万亿级向量数据集上实现毫秒级检索。
  • 可扩展性:采用计算与存储分离的云原生架构,支持动态扩缩容。
  • 混合搜索:支持向量与标量(如文本、数值)的联合过滤。
  • 多场景支持:涵盖图像/视频搜索、推荐系统、分子发现等领域。

2. 向量嵌入(Vector Embeddings)

定义:向量嵌入是将非结构化数据(如文本、图像)通过深度学习模型转换为高维数值向量的过程,捕捉数据的语义特征。例如,单词“猫”可能被表示为 [0.2, -0.5, ..., 0.7]

应用场景

  • 语义搜索:超越关键词匹配,理解用户意图(如搜索“会飞的猫”返回蝙蝠图片)。
  • 药物发现:通过分子相似性加速候选药物筛选。
  • 异常检测:识别金融欺诈或工业设备故障的异常模式。

技术对比

  • 稀疏向量(如TF-IDF):仅标记词汇存在性,无法表达语义关联。
  • 稠密向量(如BERT嵌入):通过神经网络捕捉上下文关系,支持语义相似性计算。

3. 向量数据库的核心概念

与传统数据库的区别

特性传统数据库向量数据库(如Milvus)
数据类型
结构化数据(表格)
非结构化数据(向量)
搜索方式
精确匹配(SQL查询)
近似最近邻(ANN)搜索
扩展性
垂直扩展为主
水平扩展(分布式架构)
典型场景
交易系统、CRM
图像检索、推荐系统

与向量搜索库(如FAISS)的对比

  • FAISS:仅提供索引算法,需手动管理数据更新与分片。
  • Milvus:全托管服务,支持动态数据增删、多租户隔离和类SQL查询。

4. Milvus 的独特优势

技术亮点

  • 多样化索引:支持10+索引类型(如HNSW、IVF_FLAT、GPU加速的CAGRA),适配不同精度与速度需求。
  • 硬件加速:集成英伟达GPU,索引构建速度提升50倍。
  • 混合搜索:结合向量相似性与标量过滤(如“价格<100且图片相似”)。
  • 一致性模型:支持强一致性或最终一致性,平衡数据新鲜度与查询延迟。

竞品对比(vs. Weaviate/Qdrant/Chroma):

数据库核心优势适用场景
Milvus
高性能、GPU支持、多索引类型
大规模数据、复杂查询
Weaviate
图结构数据、内置机器学习模型
知识图谱、语义搜索
Qdrant
低资源占用、灵活查询
中小规模、边缘计算
Chroma
轻量级、易用API
快速原型开发

5. Milvus 工作原理与架构

分层架构

  1. 接入层:通过无状态代理处理请求,支持REST/gRPC接口。
  2. 协调服务:管理元数据、负载均衡与任务调度(如Root/Data/Query Coordinator)。
  3. 计算节点
  • Data Node:处理数据写入与持久化。
  • Query Node:执行向量与标量混合搜索。
  • 存储层
    • 元数据存储:依赖etcd管理集合、分区等元信息。
    • 日志与对象存储:使用Pulsar/MinIO实现流处理与持久化。

    数据流程示例(以图像搜索为例)

    1. 用户上传图片 → 通过ResNet提取特征向量。
    2. 向量存入Milvus → 自动分片并构建索引。
    3. 查询时,Milvus计算相似向量 → 返回Top-K结果。

    6. 应用场景

    部署建议

    • 中小规模:使用Standalone模式(Docker部署)。
    • 企业级:选择集群版,结合Kubernetes实现弹性伸缩。




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