Milvus 是一款开源分布式向量数据库，专注于存储和管理大规模嵌入向量。成立于 2019 年，Milvus 以其卓越的向量索引能力在大规模嵌入向量的处理上独占鳌头，可以轻松应对万亿级规模的向量索引问题。

核心特性

大规模向量存储：专为存储和管理海量嵌入向量而设计。支持万亿级规模的向量数据，满足超大规模应用需求。采用分布式架构，实现水平扩展。

高效向量索引：提供多种向量索引算法（IVF、HNSW、DiskANN 等）。根据应用场景选择最优索引方案。在保证高召回率的同时实现毫秒级查询响应。

相似度搜索：计算向量之间的相似性距离（欧氏距离、内积、余弦相似度等）。快速找到最相似的向量，支持 Top-K 查询。通过相似度分析原始数据的关联性。

混合搜索：支持向量搜索与标量过滤的结合。在向量相似度搜索的同时进行属性过滤。实现更精确的检索结果。

多租户支持：支持多租户架构，隔离不同用户的数据。为每个租户提供独立的资源和权限管理。

云原生设计：采用云原生架构，支持 Kubernetes 部署。具备弹性扩展、故障恢复、负载均衡等特性。

应用场景

AI 应用的向量检索：为 RAG（检索增强生成）系统提供向量存储和检索。支持大语言模型的知识库构建。实现高效的语义搜索和问答。

推荐系统：基于用户和物品的向量表示进行个性化推荐。计算用户与物品的相似度，生成推荐列表。支持实时推荐和批量推荐。

图像和视频检索：存储图像、视频的向量表示。实现以图搜图、相似视频查找等功能。支持大规模多媒体内容的快速检索。

自然语言处理：存储文本的嵌入向量，实现语义搜索。支持文档检索、问答系统、文本分类等应用。

异常检测：通过向量距离识别异常数据点。应用于安全监控、欺诈检测、质量控制等场景。

生物信息学：存储和检索蛋白质结构、基因序列等生物数据的向量表示。支持药物发现、疾病诊断等研究。

存储与计算分离：采用存储与计算分离的架构设计。存储层负责数据持久化，计算层负责查询处理。实现资源的独立扩展和优化。

分布式系统：支持分布式部署，数据分片存储。通过副本机制保证数据可靠性。实现高可用和容错能力。

多种索引算法：提供多种向量索引算法供选择。根据数据规模、查询性能要求选择合适的索引。支持索引的动态切换和优化。

GPU 加速：支持 GPU 加速向量计算和索引构建。显著提升大规模向量处理的性能。

丰富的客户端：提供 Python、Java、Go、Node.js、C++ 等多语言客户端。便于不同技术栈的集成。

与 AI 框架集成：与 LangChain、LlamaIndex、Haystack 等 AI 框架集成。简化 RAG 应用的开发。

云服务：提供托管云服务 Zilliz Cloud。降低运维成本，提供企业级支持。

活跃社区：拥有活跃的开源社区和丰富的文档。定期更新和功能改进。

Milvus 作为专业的向量数据库，为 AI 应用的向量检索提供了强大的基础设施。其大规模存储能力和高效检索性能，使其成为构建 RAG 系统、推荐系统和语义搜索的理想选择。

开源特性和活跃的社区支持，使开发者能够自由使用和定制。分布式架构和云原生设计，确保了在大规模生产环境中的稳定性和可扩展性。

对于需要处理海量向量数据的 AI 应用，Milvus 提供了可靠、高效的解决方案。无论是初创项目还是企业级应用，Milvus 都能提供专业的向量数据管理能力。