阿超 > milvus

milvus

2025-11-30

go

努力工作并不是成功的全部，但没有努力工作是绝对不会成功的。——弗里德里希·恩格斯

Milvus：云原生高性能向量数据库，AI大模型与相似性检索新基石！

在生成式AI和嵌入式搜索席卷全球的今天，从图像相似检索到LLM上下文RAG，向量数据库早已不是“黑科技”，而是AI数据基础设施的红利赛道。今天要为大家深度解析一个全球最火爆的开源向量数据库项目——Milvus！

一、项目简介

  • 项目地址：milvus-io/milvus
  • 官网主页：https://milvus.io
  • 一句话描述：Milvus是一款高性能、云原生的向量数据库，用于大规模向量的ANN（近似最近邻）检索。
  • 主要语言：Go（核心），多语言客户端适配
  • Stars：40,896+
  • Forks：3,655+
  • License：Apache 2.0
  • 标签关键词：vector-database embedding-store distributed faiss hnsw diskann llm rag image-search vector-search

二、Milvus 能做什么？

1. 面向AI与嵌入式应用场景的向量存储与检索

  • 支持百万、千万、甚至数十亿规模的向量（embedding）数据存储
  • 超高效的ANN检索，提升文本/图像/音频/视频相似性搜索体验
  • 云原生分布式架构，数据横向可扩展
  • 支持主流算法与模型：Faiss、HNSW、DiskANN 等顶级索引

2. LLM 与 RAG 的底层支撑

  • 向量化知识库和上下文，赋能生成式AI问答插入“知识源池”
  • 擅长与LangChain、LlamaIndex、Haystack等AI中间件集成
  • 多实例/多租户管理，兼容企业生产环境

3. 丰富的多模态场景支持

  • 图像/视频/语音/文本/结构化数据统一存储，通用向量检索引擎
  • 支持端到端的Embedding Pipeline

三、Milvus 技术架构亮点

  • 分布式可扩展：多节点横向拓展，支持千万甚至十亿级数据
  • 云原生设计：Kubernetes适配，弹性伸缩，DevOps无痛部署
  • 多索引支持：Faiss/HNSW/DiskANN等主流算法灵活切换
  • 强一致性与高可用：满足企业级生产、AI研发的稳定性要求
  • API友好：支持Python、Go、Java等语言SDK
  • 实时/批量流式导入：支持大规模向量流实时存储和检索

四、代码案例：文本相似度检索入口

假如你已经将文本数据向量化，则可以用Milvus实现高效语义检索（简化伪代码）：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
from pymilvus import connections, FieldSchema, CollectionSchema, DataType, Collection

# 连接Milvus实例
connections.connect(host='localhost', port='19530')

# 定义schema
fields = [
    FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True),
    FieldSchema(name="embedding", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=768)
]
schema = CollectionSchema(fields, description="text embedding collection")

# 创建集合
collection = Collection(name="text_embeddings", schema=schema)

# 插入数据
import numpy as np
ids = [1, 2, 3]
embeddings = np.random.random((3, 768)).tolist()
collection.insert([ids, embeddings])

# 向量检索
query_vector = np.random.random(768).tolist()
results = collection.search([query_vector], "embedding", params={"metric_type": "L2"}, limit=5)
for hit in results[0]:
    print(f"ID: {hit.id}, 距离: {hit.distance}")

不仅可以查询文本相似性，换成图片、音频embedding也没问题，仅需一次模型推理即可存取。

五、典型应用场景

  • 大型AI智能体知识库：配合RAG为LLM提供实时知识索引
  • 图像及视频检索系统：快速查找相似图片，反向检索内容
  • 推荐系统：个性化内容或商品推荐
  • 安防监控：人脸、车辆、场景embedding存储与比对
  • 数据去重与聚合：海量文本/图像去重与聚类

六、社区与生态

  • 40,000+ Star，全球千家企业落地使用
  • 持续更新，支持最新AI和索引技术
  • 丰富的官方文档与学习资源，活跃的讨论和贡献氛围
  • 支持多语言、多框架集成

七、总结

Milvus是AI时代“向量数据库”的超级引擎，不仅高性能而且云原生，是搭建现代化搜索与智能平台的底层基石。不管你是做LLM、RAG、图片检索，还是打造企业级AI应用平台，Milvus都能成为你的最强后盾！

项目主页：https://github.com/milvus-io/milvus
官网：https://milvus.io

强烈建议收藏和试用，为你的AI应用插上“检索的翅膀”！