Milvus 是一个开源矢量数据库，为人工智能应用和嵌入式相似性搜索提供支持。 Milvus 使非结构化数据搜索更容易访问，并提供一致的用户体验，无论部署环境如何。

Milvus 是一个开源矢量数据库，为人工智能应用和嵌入式相似性搜索提供支持。 Milvus 使非结构化数据搜索更容易访问，并提供一致的用户体验，无论部署环境如何。

软件特点

综合相似性指标

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、杰卡德距离等，您可以根据您的应用需求选择最高效的向量相似度计算方法。

行业领先的性能

Milvus 基于高度优化的近似最近邻搜索(ANNS) 索引库构建，包括faiss、annoy 和hnswlib。您可以针对不同的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、查找、更新等操作，而不受静态数据的困扰。

近实时搜索

插入或更新数据后，您几乎可以立即搜索插入或更新的数据。 Milvus 负责保证搜索结果的准确性和数据一致性。

性价比极高

Milvus 充分利用现代处理器的并行计算能力，可以在单个通用服务器上完成数十亿数据的毫秒级搜索。

支持多种数据类型和高级搜索

Milvus 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。

高可扩展性和可靠性

您可以将Milvus 部署在分布式环境中。如果想要扩展集群容量或者提高可靠性，只需要添加节点即可。

云原生

您可以轻松地在公共云、私有云或混合云上运行Milvus。

简单易用

Milvus 提供易于使用的Python、Java、Go 和C++ SDK，以及RESTful API。

变更日志

新功能

#1434 存储：启用s3 存储支持（由Unisinsight 实现）

#5142 支持将索引保留在GPU 内存中

提升

#5115 CPU搜索限制从16384放宽到1M

#5204 改进没有删除实体时GPU 上的IVF 查询

#5544 将index_file_size 限制从4GB 放宽至128Gb

已修复问题

#4897 查询结果包含一些已删除的id。

#5164 如果在不存在的分区上插入或删除实体，将引发异常。

#5191 连续搜索/插入一段时间后抛出“索引超出范围”错误

#5398 请求执行后随机崩溃

突然断电后无法加载布隆过滤器

IVF_SQ8 和IVF_PQ 无法在多个GPU 上构建

#5747 搜索bignq 和topk 崩溃milvus