Milvus(矢量数据库)

Milvus是个源码完全开放的向量数据库，拥有高扩展性和可靠性，支持各种常用的相似度计算指标及动态数据管理，可以针对不同使用场景选择不同的索引类型，同时也支持多种数据类型和高级搜索，能够对一个或多个字段使用高级搜索，比如过滤、排序和聚合，需要的话可以在本站下载使用~

软件特色

全面的相似度指标

Milvus 支持各种常用的相似度计算指标，包括欧氏距离、内积、汉明距离和杰卡德距离等。您可以根据应用需求来选择最有效的向量相似度计算方式。

业界领先的性能

Milvus 基于高度优化的 Approximate Nearest Neighbor Search (ANNS) 索引库构建，包括 faiss、 annoy、和 hnswlib 等。您可以针对不同使用场景选择不同的索引类型。

动态数据管理

您可以随时对数据进行插入、删除、搜索、更新等操作而无需受到静态数据带来的困扰。

近实时搜索

在插入或更新数据之后，您可以几乎立刻对插入或更新过的数据进行搜索。Milvus 负责保证搜索结果的准确率和数据一致性。

高成本效益

Milvus 充分利用现代处理器的并行计算能力，可以在单台通用服务器上完成对十亿级数据的毫秒级搜索。

支持多种数据类型和高级搜索

Milvus 的数据记录中的字段支持多种数据类型。您还可以对一个或多个字段使用高级搜索，例如过滤、排序和聚合。

高扩展性和可靠性

您可以在分布式环境中部署 Milvus。如果要对集群扩容或者增加可靠性，您只需增加节点。

云原生

您可以轻松在公有云、私有云、或混合云上运行 Milvus。

简单易用

Milvus 提供了易用的 Python、Java、Go 和 C++ SDK，另外还提供了 RESTful API。

软件亮点

异构计算

优化了基于 GPU 搜索向量和建立索引的性能。

可以在单台通用服务器上完成对 TB 级数据的毫秒级搜索。

动态数据管理

集成了 Faiss、NMSLIB、Annoy 等向量索引库。

支持基于量化的索引、基于图的索引和基于树的索引。

相似度计算方式包括欧氏距离 (L2)、内积 (IP)、汉明距离、杰卡德距离等。

Prometheus 作为监控和性能指标存储方案，Grafana 作为可视化组件进行数据展示。

近实时搜索

插入 Milvus 的数据默认在 1 秒后即可被搜索到。

支持向量和标量数据。

可以对标量数据进行过滤，增强搜索的灵活性。

软件测评

软件常用于媒体、文本搜索以及新药搜索、基因筛选等领域

拥有使用方便、实用可靠、易于扩展、稳定高效和搜索迅速等优势

支持主流索引库、距离计算方式和监控工具

上文就是小编为您带来的Milvus(矢量数据库)了，更多精彩软件请多多关注软件站。