Milvus 項目詳細介紹

項目概述

Milvus 是一個高性能、雲原生的開源向量資料庫，專為 AI 和 GenAI 應用的大規模向量相似性搜尋而構建。作為專門為 GenAI 應用構建的開源向量資料庫，Milvus 能夠處理數十億級別的向量搜尋並保持最小的性能損失。

核心特性

1. 高性能搜尋演算法

Milvus 支援廣泛的記憶體和磁碟索引/搜尋演算法，包括 IVF、HNSW、DiskANN 等，所有演算法都經過深度優化。與 FAISS 和 HNSWLib 等流行實現相比，Milvus 性能提升 30%-70%。

2. 分佈式架構

Milvus 採用分離計算和儲存的分佈式架構，可以水平擴展並適應不同的流量模式，通過獨立增加查詢節點處理讀密集型工作負載，增加資料節點處理寫密集型工作負載來實現最佳性能。

3. 雲原生設計

基於 Kubernetes 的無狀態微服務架構，能夠快速從故障中恢復，確保高可用性。

4. 多種資料類型支援

Milvus 支援 Binary、Float32、Float16 和 BFloat16 向量類型，滿足不同應用場景的需求。

技術架構

分佈式系統設計

Milvus 採用微服務架構，主要組件包括：

• 協調器：負責負載均衡和資料管理
• 查詢節點：處理讀取密集型工作負載
• 資料節點：處理寫入密集型工作負載
• 索引節點：構建和維護向量索引

一致性級別

Milvus 支援四種資料一致性級別，包括強一致性和最終一致性。

部署方式

Milvus 可以作為嵌入式資料庫、獨立伺服器或分佈式集群進行部署。同時，Milvus 可以通過 Zilliz Cloud 在雲端完全使用，該平台通過邏輯集群、流式和歷史資料分離、分層儲存、自動擴展和多租戶冷熱分離等四個高級功能來優化運營成本和向量搜尋速度。

應用場景

1. 檢索增強生成 (RAG)

Milvus 非常適合構建 RAG 系統，能夠管理和搜尋大規模向量集合，處理包含數十億條目的大規模資料集。

2. 推薦系統

基於向量相似性的個性化推薦引擎。

3. 圖像和視頻搜尋

支援多媒體內容的相似性搜尋。

4. 自然語言處理

文本語義搜尋和文檔檢索。

快速開始

安裝和基本使用

from pymilvus import MilvusClient


client = MilvusClient("milvus_demo.db")


client.create_collection(
    collection_name="demo_collection",
    dimension=768  
)

與其他框架集成

Milvus 提供了與主流 AI 框架的集成支援：

• LangChain: 構建 RAG 應用的完整工具鏈
• LlamaIndex: 智能資料框架集成
• Haystack: 自然語言處理管道

性能優勢

Milvus 是一個開源向量資料庫，旨在增強嵌入相似性搜尋並支援 AI 應用。它是一個突破性工具，使非結構化資料搜尋民主化，確保跨不同部署環境的統一用戶體驗。

擴展性特點

• 支援水平擴展
• 處理數十億級向量資料
• 多租戶支援
• 彈性架構設計

與傳統資料庫的區別

Milvus 從頭開始設計為向量資料庫，提供更直觀的 API、更廣泛的索引方法和距離度量支援，以及類似 SQL 的查詢潛力，突出了其在管理和查詢非結構化資料方面的優勢。

總結

Milvus 作為專門為 AI 時代設計的向量資料庫，在處理大規模向量資料、支援複雜 AI 應用方面具有顯著優勢。其分佈式架構、高性能演算法和雲原生設計使其成為構建現代 AI 應用的理想選擇，特別是在 RAG、推薦系統和相似性搜尋等領域表現突出。