Milvus：专为海量向量搜索而生的高性能云原生数据库

你是否曾经为在海量非结构化数据（如文本、图像和多模态信息）中快速、精准地搜索相似内容而头疼？Milvus 的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个用 Go 和 C++ 编写的高性能向量数据库，专为扩展性设计，帮助开发者轻松构建 AI 搜索应用、推荐系统和增强检索生成（RAG）等智能应用。本文将带你全面了解这个潜力新星。

截至收录：
Milvus项目stars数：37139
Milvus项目forks数：3391

Milvus项目目录截图

Milvus项目核心亮点

🚀 极致性能与扩展性：采用分布式架构，支持水平扩展，可在数十亿向量上执行数万次搜索查询，并实时处理流式更新。
🔧 多种索引与硬件加速：支持 HNSW、IVF、FLAT 等多种向量索引类型，并利用 CPU/GPU 硬件加速提升搜索效率。
🌡️ 灵活的多租户与热冷存储：支持数据库、集合、分区级别的多租户隔离，并通过热冷存储机制优化成本与性能。
🔍 原生稀疏向量与混合搜索：不仅支持稠密向量，还原生集成全文搜索（BM25）与稀疏嵌入（如 SPLADE），实现真正的混合搜索。

Milvus项目快速开始

只需几步，你就能在本地运行起 Milvus：

1. 安装 Python SDK：

   $ pip install -U pymilvus

2. 连接 Milvus 并创建集合：

   from pymilvus import MilvusClient
   # 使用 Milvus Lite 快速本地体验
   client = MilvusClient("milvus_demo.db")
   # 或连接远程服务
   client = MilvusClient(uri="your_endpoint", token="your_token")
   client.create_collection(
   collection_name="demo_collection",
   dimension=768 # 假设你的向量是768维
   )

3. 插入数据并执行搜索：

   # 插入数据
   res = client.insert(collection_name="demo_collection", data=your_data)
   执行向量搜索
   query_vectors = [...] # 你的查询向量
   res = client.search(
   collection_name="demo_collection",
   data=query_vectors,
   limit=5,
   output_fields=["text", "vector"]
   )

Milvus项目应用场景

场景一：增强检索生成（RAG）：开发者可结合 LangChain、LlamaIndex 等框架，将 Milvus 作为向量存储，快速构建基于大模型的问答与内容生成系统。
场景二：多模态语义搜索：支持文本、图像甚至视频的向量化检索，适用于构建智能相册、商品搜索和内容推荐平台。
场景三：推荐系统与个性化服务：借助高效的向量相似度计算，为电商、流媒体等业务提供实时个性化推荐。
用户案例：目前，许多初创公司和企业都在使用 Milvus 支持其关键业务，涵盖制药发现、图像搜索和智能问答等多个领域。

Milvus项目链接

milvus-io / milvus项目地址：https://github.com/milvus-io/milvus

本文地址：https://www.tgoos.com/10341