Milvus 向量數(shù)據(jù)庫能夠幫助用戶輕松應(yīng)對海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（圖片/視頻/語音/文本）檢索。單節(jié)點 Milvus 可以在秒內(nèi)完成十億級的向量搜索（請參考：在線教程），分布式架構(gòu)亦能滿足用戶的水平擴(kuò)展需求。

Milvus 向量數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用場景包括：互聯(lián)網(wǎng)娛樂（圖片搜索/視頻搜索）、新零售（以圖搜商品）、智慧金融（用戶認(rèn)證）和智能物流（車輛識別）等領(lǐng)域。

希望?Milvus 向量數(shù)據(jù)庫能幫助更多的用戶應(yīng)對非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和AI帶來的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)智能的挑戰(zhàn)

隨著信息化技術(shù)的不斷進(jìn)步，人們正經(jīng)歷爆炸式的數(shù)據(jù)增長。非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)（如圖片、視頻、語音和文字）比傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)增長更快，數(shù)據(jù)量更大。之所以稱其為非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，是因為這些數(shù)據(jù)無法以傳統(tǒng)方式進(jìn)行處理與價值挖掘。如何從非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中提取有價值的內(nèi)容與信息，已經(jīng)逐漸成為企業(yè)進(jìn)一步挖掘數(shù)據(jù)價值的關(guān)鍵。

深度學(xué)習(xí)目前被認(rèn)為是最有效的非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)處理方式之一。非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)經(jīng)過深度學(xué)習(xí)模型的處理，會被向量化。于是，海量非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的分析處理被轉(zhuǎn)化為對海量向量的近似搜索。雖然處理圖片，視頻，語音和文字的深度學(xué)習(xí)模型各不相同，但最終的向量處理需求卻是相同的。因此，向量數(shù)據(jù)庫是 AI 應(yīng)用的基石之一。

Milvus，開源 AI 基礎(chǔ)組件

Milvus 是一個開源的分布式向量數(shù)據(jù)庫。Milvus 數(shù)據(jù)庫不但集成了業(yè)界成熟的向量相似度搜索技術(shù)，更在此基礎(chǔ)上對高性能計算框架進(jìn)行了大幅度優(yōu)化。Milvus 為 AI 應(yīng)用開發(fā)者帶來了如下價值：

高性能

Milvus 數(shù)據(jù)庫為海量向量搜索場景而設(shè)計。Milvus 不但集成了業(yè)界成熟的向量搜索技術(shù)如 Faiss 和 SPTAG，Milvus 也實現(xiàn)了高效的 NSG 圖索引。同時，Milvus 團(tuán)隊針對 Faiss IVF 索引進(jìn)行了深度優(yōu)化，實現(xiàn)了 CPU 與多 GPU 的融合計算，大幅提高了向量搜索性能。Milvus 數(shù)據(jù)庫可以在單機(jī)環(huán)境下完成 SIFT1b 十億級向量搜索任務(wù)。

更多信息請參考 GitHub 文檔：https://github.com/milvus-io/bootcamp/blob/master/docs/milvus101/hardware_platform.md

智能索引

針對不同應(yīng)用場景，Milvus 數(shù)據(jù)庫提供多種向量相似度計算方式和索引類型。Milvus 數(shù)據(jù)庫目前支持主流的歐式距離、點積、余弦相似度（未來 Milvus 數(shù)據(jù)庫會集成更多的相似度計算方式）。同時，Milvus 數(shù)據(jù)庫提供適用于 n:N 查詢的量化索引，適用于 1:N 查詢的圖索引或樹圖混合索引。

Milvus 索引類型：

• IVF：Faiss IVF（CPU計算，或GPU計算），Milvus 深度優(yōu)化的IVF（CPU/GPU混合計算）
• Graph：Milvus 數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)的 NSG 索引
• Tree & Graph：集成微軟 SPTAG
• IVF & Graph：Milvus 實現(xiàn)中

易于開發(fā)

Milvus 數(shù)據(jù)庫為用戶提供向量數(shù)據(jù)管理服務(wù)，以及集成的應(yīng)用開發(fā) SDK（Java/Python/C++/RESTful API）。相比直接調(diào)用 Faiss 和 SPTAG 那樣的程序庫，Milvus 數(shù)據(jù)庫上的應(yīng)用開發(fā)更便捷，數(shù)據(jù)管理更簡單。

計算成本可控

Milvus 數(shù)據(jù)庫不僅提供傳統(tǒng)的 CPU 計算方案，通過引入 GPU 等高算力 ASIC，Milvus 數(shù)據(jù)庫可以有效降低大規(guī)模向量搜索所需的硬件規(guī)模，從而降低系統(tǒng)的成本。

應(yīng)用場景廣泛

Milvus 向量數(shù)據(jù)庫可以對接包括圖片識別，視頻處理，聲音識別，自然語言處理等深度學(xué)習(xí)模型。為向量化后的非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)提供搜索分析服務(wù)。

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