Milvus是什么？

Milvus是一个开源的、云原生的 向量数据库（Vector Database）。它专门设计用于存储、索引和管理大规模的向量数据，并支持高并发的相似性搜索（K-近邻搜索）。

Milvus和传统数据库有什么区别？

传统数据库（如MySQL、PostgreSQL）主要处理结构化数据（表格、数值），侧重于精确匹配。Milvus处理非结构化数据（图片、文本、语音转换成的向量），侧重于相似性搜索。

向量数据库能解决什么问题？

解决了非结构化数据的检索问题，例如：图片搜索（以图搜图）、智能问答、推荐系统、语音识别和基因序列比对等。

Milvus的查询速度快吗？

非常快。它通过使用各种高效的 向量索引算法（如HNSW, IVFFlat, Annoy）以及底层 C++引擎优化，实现了大规模数据集上的毫秒级相似性搜索。

向量索引是如何工作的？

向量索引算法通过牺牲一定的准确性（Approximate Nearest Neighbor, ANN）来换取巨大的性能提升。它们将高维空间划分或压缩，从而避免暴力地比较每一个向量。

如何将数据导入Milvus？

需要先使用AI模型（如BERT, ResNet等）将原始数据（文本、图片等）转换成固定长度的向量（称为Embedding）。然后通过 Milvus SDK (Python, Java, Go) 将这些向量数据写入Milvus Collection中。