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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
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:
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:
技术对比:
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 | ||
搜索方式 | ||
扩展性 | ||
典型场景 |
与向量搜索库(如FAISS)的对比:
技术亮点:
竞品对比(vs. Weaviate/Qdrant/Chroma):
数据库 | 核心优势 | 适用场景 |
---|---|---|
Milvus | ||
Weaviate | ||
Qdrant | ||
Chroma |
分层架构:
数据流程示例(以图像搜索为例):
部署建议:
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