🔹 什么是 Milvus？

Milvus 是一个 开源向量数据库，专门用于存储、检索和管理高维向量数据。

它的定位可以理解为：
👉 关系型数据库 管理结构化数据（表格里的数字/字符串）。
👉 Milvus 管理的是 embedding 向量（文本/图片/音频等经过向量化后的数据）。

官方定位是：“面向 AI 的数据库”，适合做语义搜索、推荐系统、RAG 等场景。

🔹 核心功能

1. 高效向量检索

   • 支持 ANN（Approximate Nearest Neighbor）算法，如 HNSW、IVF、PQ。
   • 能在上亿条向量中快速找到 Top-K 最相似的结果。

2. 多模态支持

   • 不只是文本，可以存储 图片 embedding、语音 embedding、视频特征向量。

3. 混合检索

   • 除了向量，还能存储结构化字段（id、标签、时间戳）。
   • 可以做 “向量 + SQL 条件” 的组合查询。

4. 水平扩展 & 高可用

   • 分布式架构，支持 PB 级数据。
   • 可部署在本地、K8s、云服务。

5. 生态丰富

   • 有官方 Python/Java/Go SDK。
   • 配套 UI 管理工具 Attu。
   • 与 HuggingFace、LangChain、LlamaIndex 等无缝集成。

🔹 Milvus 的使用场景

1. 语义搜索

   • 输入自然语言，返回语义最相近的文档。
   • 比传统关键词搜索更智能。

2. RAG（检索增强生成）

   • LLM + Milvus 知识库，构建企业私有问答。

3. 推荐系统

   • 根据 embedding 相似度推荐相似商品、文章、视频。

4. 图像/音频搜索

   • “以图搜图”：上传一张图片 → 检索 embedding 相似的图片。
   • “以声搜声”：找到相似的音频片段。

5. 异常检测 / 去重

   • embedding 相似度低的点可能就是异常数据。

🔹 架构（简化版）

• Data Node：存储向量数据。
• Index Node：构建/管理 ANN 索引。
• Query Node：执行检索请求。
• Proxy：客户端入口（类似数据库网关）。
• Coordinator：调度和元数据管理。

（如果你熟悉数据库：Milvus ≈ “MySQL + Elasticsearch + ANN 索引” 的结合体）

🔹 类比

• 传统数据库：存储和查询 “值相等/范围”的数据。
• Milvus 向量数据库：存储和查询 “语义相似” 的数据。

比如：

• MySQL 查询：WHERE title LIKE '%密码%'
• Milvus 查询：find Top 5 docs most semantically similar to '忘记密码怎么办？'

✅ 总结一句话：
Milvus 是一个专为 AI 设计的开源向量数据库，用来做语义检索、推荐和知识库，是 RAG 技术栈里最核心的底层组件之一。