Milvus
Milvus安裝教程
Milvus是一個(gè)開源的矢量數(shù)據(jù)庫，為人工智能應(yīng)用和嵌入的相似性搜索提供動力，Milvus使非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)搜索更容易獲得，并提供一致的用戶體驗(yàn)，無論部署環(huán)境如何。
軟件特色
全面的相似度指標(biāo)
Milvus 支持各種常用的相似度計(jì)算指標(biāo)，包括歐氏距離、內(nèi)積、漢明距離和杰卡德距離等。您可以根據(jù)應(yīng)用需求來選擇最有效的向量相似度計(jì)算方式。
業(yè)界領(lǐng)先的性能
Milvus 基于高度優(yōu)化的 Approximate Nearest Neighbor Search (ANNS) 索引庫構(gòu)建，包括 faiss、 annoy、和 hnswlib 等。您可以針對不同使用場景選擇不同的索引類型。
動態(tài)數(shù)據(jù)管理
您可以隨時(shí)對數(shù)據(jù)進(jìn)行插入、刪除、搜索、更新等操作而無需受到靜態(tài)數(shù)據(jù)帶來的困擾。
近實(shí)時(shí)搜索
在插入或更新數(shù)據(jù)之后，您可以幾乎立刻對插入或更新過的數(shù)據(jù)進(jìn)行搜索。Milvus 負(fù)責(zé)保證搜索結(jié)果的準(zhǔn)確率和數(shù)據(jù)一致性。
高成本效益
Milvus 充分利用現(xiàn)代處理器的并行計(jì)算能力，可以在單臺通用服務(wù)器上完成對十億級數(shù)據(jù)的毫秒級搜索。
支持多種數(shù)據(jù)類型和高級搜索
Milvus 的數(shù)據(jù)記錄中的字段支持多種數(shù)據(jù)類型。您還可以對一個(gè)或多個(gè)字段使用高級搜索，例如過濾、排序和聚合。
高擴(kuò)展性和可靠性
您可以在分布式環(huán)境中部署 Milvus。如果要對集群擴(kuò)容或者增加可靠性，您只需增加節(jié)點(diǎn)。
云原生
您可以輕松在公有云、私有云、或混合云上運(yùn)行 Milvus。
簡單易用
Milvus 提供了易用的 Python、Java、Go 和 C++ SDK，另外還提供了 RESTful API。
更新日志
新功能
#4564支持在get_entity_by_id()方法調(diào)用中指定分區(qū)。
#4806 支持在delete_entity_by_id()方法的調(diào)用中指定分區(qū)。
#4905 增加了release_collection()方法，從緩存中卸載一個(gè)特定的集合。
改進(jìn)之處
#4756 提高了get_entity_by_id()方法調(diào)用的性能。
#4856 將hnswlib升級到v0.5.0。
#4958提高了IVF索引訓(xùn)練的性能。
修復(fù)的問題
#4778 在Mishards中訪問向量索引失敗。
#4797 合并具有不同topK參數(shù)的搜索請求后，系統(tǒng)返回錯(cuò)誤結(jié)果。
#4838 服務(wù)器不會立即響應(yīng)空集合上的索引構(gòu)建請求。
#4858 對于支持GPU的Milvus，系統(tǒng)在有大topK（> 2048）的搜索請求時(shí)崩潰。
#4862 一個(gè)只讀的節(jié)點(diǎn)在啟動過程中會合并片段。
#4894 布隆過濾器的容量不等于它所屬段的行數(shù)。
#4908 在放棄一個(gè)集合后，GPU緩存沒有被清理。
#4933 系統(tǒng)需要很長時(shí)間才能為一個(gè)小段建立索引。
#4952 未能將時(shí)區(qū)設(shè)置為 "UTC + 5:30"。
#5008 在連續(xù)、并發(fā)的刪除、插入和搜索操作中，系統(tǒng)隨機(jī)崩潰。
#5010 對于支持GPU的Milvus，如果nbits≠8，在IVF_PQ上查詢失敗。
#5050 get_collection_stats()對仍在建立索引過程中的段返回錯(cuò)誤的索引類型。
#5063 當(dāng)一個(gè)空段被刷新時(shí)，系統(tǒng)會崩潰。
#5078 對于支持GPU的Milvus，在2048、4096或8192維度的向量上創(chuàng)建IVF索引時(shí)系統(tǒng)崩潰。
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