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🎯Milvus

🎯Milvus是一个开源的向量相似度搜索引擎，主要用于处理大规模向量数据。它提供了高效的相似度搜索和向量索引功能，支持低延迟的近似最近邻搜索，并且可以适用于各种应用场景，包括图像、音频、文本和推荐系统等。

🎯以下是一些Milvus的基本概念：

🎯1. 向量： 在Milvus中，数据以向量的形式进行存储和处理。向量可以是任意维度的数值数组，代表了某个对象或数据的特征。例如，在图像处理中，可以使用卷积神经网络将图像转换为固定维度的向量表示。

🎯2. 距离度量： Milvus使用距离度量来评估向量之间的相似度。常见的距离度量包括欧氏距离和余弦相似度。通过计算向量之间的距离，Milvus能够找到最相似的向量。

🎯3. 索引： 为了提高搜索效率，Milvus使用索引结构来组织向量数据。索引可以帮助加速向量的相似度搜索，减少需要计算的距离数量。Milvus支持多种索引类型，如IVF、HNSW和RNSG等。

🎯4. 近似最近邻搜索： Milvus采用近似最近邻（Approximate Nearest Neighbor，简称ANN）算法来加速向量搜索。ANN算法通过近似的方式找到最相似的向量，从而在大规模数据集上实现快速的搜索。

🎯5. 分布式架构： Milvus可以以分布式的方式部署和扩展，以应对海量数据和高并发的需求。它可以在多台服务器上进行水平扩展，并提供高可用性和容错性。

🎯总之，Milvus是一个专注于向量相似度搜索的开源引擎，通过高效的索引和近似最近邻算法，可以在大规模向量数据中进行快速的相似度搜索。