常见问题 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。