Milvus向量数据库介绍

Milvus是一个开源的高性能向量数据库，专为AI和机器学习应用设计，支持大规模向量数据的存储、索引和相似性搜索。由Zilliz开发并于2019年开源，目前已成为全球最受欢迎的向量数据库之一。其核心功能包括高效向量搜索、分布式架构和多语言SDK支持，广泛应用于推荐系统、语义搜索和生成式AI等场景。Milvus以卓越性能、开源免费和灵活部署等优势，在AI基础设施领域占据领先地位，帮助开发者快速构建向

Tao2016

223人浏览 · 2025-10-27 23:36:26

Tao2016 · 2025-10-27 23:36:26 发布

Milvus是一个开源、高性能、可扩展的向量数据库，专为人工智能（AI）和机器学习应用设计，主要用于处理大规模向量嵌入（embeddings）的存储、索引和管理。它支持高效的相似性搜索，能够处理复杂非结构化数据如图像、音频、视频和文本，帮助开发者构建推荐系统、搜索应用和生成式AI等场景。 Milvus由Zilliz公司开发，自2019年开源以来，已成为全球最受欢迎的向量数据库之一，GitHub星标超30k，广泛应用于企业级AI基础设施。

历史与发展

起源：2017年，Zilliz团队开始研发Milvus，旨在解决传统数据库在高维向量搜索上的瓶颈（如ANN近似最近邻搜索的效率问题）。2019年正式开源，2020年进入CNCF（云原生计算基金会）沙箱项目。
关键里程碑：2023年Milvus 2.0发布，支持分布式架构和Kubernetes部署；2024年集成更多AI框架如PyTorch和TensorFlow；2025年3月，最新版本强调多模态搜索和联邦学习支持。截至2025年10月，Milvus已服务全球超10万开发者，社区活跃度高。

核心功能

Milvus的核心在于其向量搜索引擎，支持从TB级到PB级数据的处理。以下表格总结主要功能：

功能类别	具体描述	示例应用
向量存储与索引	支持多种索引算法（如HNSW、IVF、PQ），距离度量（欧氏、内积、余弦等）；CRUD操作全覆盖。	高效存储亿级向量嵌入，实现毫秒级检索。
相似性搜索	ANN（Approximate Nearest Neighbor）搜索，支持k-NN和范围搜索；元数据过滤（如时间/类别）。	图像相似匹配、文本语义搜索。
分布式架构	基于Kubernetes的集群部署，支持水平扩展；数据分片和副本机制确保高可用。	大规模AI训练数据管理。
集成与生态	SDK支持Python、Java、Go、C++、.NET等；无缝集成Hugging Face、LangChain、PaddlePaddle。	与LLM（如ChatGPT）结合的RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统。
监控与运维	Attu可视化工具、Prometheus集成；支持云原生部署（如AWS、GCP）。	实时监控查询QPS和延迟。

优势

性能卓越：单机QPS可达10k+，分布式下支持万亿向量规模，比传统数据库（如PostgreSQL的pgvector）快10-100倍。
开源免费：核心完全开源（Apache 2.0许可），有云服务版（Zilliz Cloud）提供托管。
灵活性强：从笔记本测试到生产集群无缝迁移，支持多租户和安全加密。
社区驱动：活跃的全球社区，提供丰富教程和插件。

使用场景

推荐系统：电商/视频平台（如抖音式内容推荐），基于用户行为向量匹配商品。
搜索与检索：语义搜索（如Google-like），处理多模态数据。
生成式AI：RAG框架中存储知识库向量，提升LLM准确性。
其他：生物信息学（基因序列匹配）、金融风控（异常检测）。

如何入门

安装：使用Docker快速启动：docker run -d --name milvus-standalone -p 19530:19530 milvusdb/milvus:latest。
Python SDK：pip install pymilvus，然后创建集合、插入向量并搜索。
资源：官方文档（milvus.io/docs）、Medium教程和YouTube视频。建议从standalone模式开始，逐步扩展到集群。

Milvus正处于AI向量数据库领域的领跑地位，随着2025年AI应用的爆发，其生态将进一步丰富。