强大的向量数据库：Milvus

一、强大的向量数据库:Milvus

强大的向量数据库Milvus在推荐系统中的向量最邻近检索中扮演着关键角色，特别是在召回流程中。相较于Annoy和faiss等常用工具，Milvus更像一个专为AI应用和相似度搜索设计的开源向量数据库，尤其是在官方最新版本2.0.0rc4中，它引入了众多增强功能，但2.x版本尚在迭代，可能存在问题。推荐使用稳定版本1.1.1，尽管功能较新版本有所限制，但稳定可靠。

安装Milvus可以通过Docker，官方文档提供了详细步骤。单机版安装包括下载镜像文件并启动，而分布式部署则可通过Kubernetes。Python SDK安装需要注意，最新版本要求Python 3.8或更高，且pandas版本要求较高。

Milvus的核心功能包括创建collection，其中包含主键和向量字段，支持数据分区和插入。索引创建是提高搜索效率的关键，目前支持多种类型，包括向量搜索和带表达式的标量过滤。虽然目前不支持字符串过滤，但官方承诺后续会增强。

数据管理方面，Milvus提供可视化工具，方便查看和管理collection，支持在线向量检索。尽管2.x版本的SDK支持仅限Python，但更多语言的SDK还在开发中。

Milvus的强大不仅在于现有的功能，他们持续推出更多创新，展现出了强大的潜力。

二、国内知名的向量数据库

1、国内知名的向量数据库主要包括Milvus、Milvus Cloud、Tencent Cloud VectorDB、Zilliz Cloud、TensorDB等。

2、首先，Milvus是由上海赜睿信息科技有限公司开源的向量数据库产品，它是国内首个支持海量向量数据存储和查询的开源向量数据库。Milvus具有高性能、高扩展性和易用性强的特点，专为处理输入向量的查询而设计，能够以万亿级对向量进行索引。此外，它还提供了丰富的高级功能，如向量搜索、相似度计算、聚类等，可以满足不同领域如人脸识别、推荐系统、图片搜索等的需求。

3、其次，Milvus Cloud是Milvus的云服务版本，提供了云端向量数据库服务。用户可以快速搭建云端向量数据库平台，并支持多种数据源接入和查询语言。它还配备了可视化界面和API接口，便于用户进行数据管理和查询。

4、再者，Tencent Cloud VectorDB是腾讯云推出的向量数据库产品。这款数据库具有高性能、高扩展性和高安全性的特点，并支持多种数据类型和查询语言。它还提供了诸如相似度计算、搜索等高级功能。

5、此外，Zilliz Cloud也是一个值得关注的向量数据库云平台。它支持多种数据类型和查询语言，同时具有高性能、高扩展性和高安全性的特点。用户可以利用其提供的高级功能进行数据管理和分析。

6、最后，TensorDB是一个分布式向量数据库系统，同样具备高性能、高扩展性和易用性强的特点。它支持多种数据类型和查询语言，并提供了丰富的高级功能。

7、这些国内知名的向量数据库在各自领域都有卓越的表现，为不同行业提供了高效的数据处理和分析解决方案。随着技术的不断进步和市场的不断需求，未来这些数据库产品有望继续升级和完善，为用户提供更加优质的服务。

三、向量数据库哪些

向量数据库是专门用于存储和查询高维向量数据的数据库系统，它们支持高效的向量相似性搜索，广泛应用于AI、机器学习、NLP（自然语言处理）和图像识别等领域。以下是一些知名的向量数据库：

1.**Milvus**：一个开源的向量数据库，专为处理大规模向量数据集设计，提供高效的向量相似性搜索功能，支持多种索引技术和可扩展的架构设计。

2.**Pinecone**：一个托管的、云原生的向量数据库，具有简单的API和无需基础设施要求的优势，能够快速处理数据并提供高质量的搜索结果。

3.**Weaviate**：一个云原生的、开源的向量数据库，支持将文本、照片等数据转换为可搜索的向量，并具备实时更新和强大的搜索能力。

4.**MongoDB Atlas Vector Search**：MongoDB的Atlas服务扩展了向量搜索功能，结合MongoDB的强大数据库能力，提供了集成数据库和向量搜索的独立扩展优势。

5.**Transwarp Hippo**：星环科技的企业级云原生分布式向量数据库，支持对多源、海量数据转化后的多维向量进行统一存储和管理，具备高性能、高可用和易拓展等特点。

6.**Tencent Cloud VectorDB**：腾讯云的AI原生向量数据库，提供从接入层、计算层到存储层的全生命周期AI化支持，支持大规模向量检索和高性能查询。

这些向量数据库各具特色，根据应用场景和需求的不同，用户可以选择最适合自己的数据库系统。