Milvus用于处理输入向量查询的数据库

Milvus 作为专门设计用于处理输入向量查询的数据库，它能够以万亿规模索引向量。与现有的主要按照预定义模式处理结构化数据的关系数据库不同，Milvus 是自下而上设计的，用于处理从非结构化数据转换而来的嵌入向量。

随着互联网的发展和发展，非结构化数据变得越来越普遍，包括电子邮件、论文、物联网传感器数据、Facebook 照片、蛋白质结构等等。为了让计算机理解和处理非结构化数据，使用嵌入技术将这些数据转换为向量。Milvus 存储并索引这些向量。Milvus 能够通过计算两个向量的相似距离来分析它们之间的相关性。如果两个嵌入向量非常相似，则意味着原始数据源也相似。

产品特点

• 为非结构化数据构建

Milvus 帮助用户关注非结构化数据的语义含义，而不是分片、数据持久化和负载均衡等复杂性。Milvus 支持向量和标量数据的高性能、混合搜索，为非结构化数据处理开辟了新的可能性。

• 按需性能

Milvus 是云原生的，可以轻松进行水平扩展。该平台能够处理任何规模的存储和计算，并具有支持按需和自动扩展的微服务设计。

• 成本效益

Milvus 改进了 Faiss 和 hnswlib 等高性能存储和索引库，保证了时间和资源高效的查询速度。Milvus 采用多种加速方式（如 CPU、SIMD、GPU 和 FPGA），可在毫秒级内检索万亿级数据集上的矢量数据。

• 方便使用的

Milvus 支持多种数据类型，并提供完善的多语言 SDK。Milvus 通过 Python-ORM API 提供跨笔记本电脑、本地集群和云的集成用户体验。丰富的部署和可视化工具可帮助用户更快地启动和运行 Milvus。

• 社区支持

Milvus 毕业于 LF AI & Data Foundation 的孵化器计划，已被全球 1,000 多个组织采用。该平台充满活力的开源社区欢迎所有人的贡献。

企业案例

所属公司

上海赜睿信息科技有限公司（Zilliz）

相关资料

网站：https://milvus.io/

源代码：https://github.com/milvus-io/milvus

技术文档：https://milvus.io/docs/

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