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🎯Milvus

🎯Milvus是一個開源的向量相似度搜索引擎，主要用于處理大規模向量數據。它提供了高效的相似度搜索和向量索引功能，支持低延遲的近似最近鄰搜索，并且可以適用于各種應用場景，包括圖像、音頻、文本和推薦系統等。

🎯以下是一些Milvus的基本概念：

🎯1. 向量： 在Milvus中，數據以向量的形式進行存儲和處理。向量可以是任意維度的數值數組，代表了某個對象或數據的特征。例如，在圖像處理中，可以使用卷積神經網絡將圖像轉換為固定維度的向量表示。

🎯2. 距離度量： Milvus使用距離度量來評估向量之間的相似度。常見的距離度量包括歐氏距離和余弦相似度。通過計算向量之間的距離，Milvus能夠找到最相似的向量。

🎯3. 索引： 為了提高搜索效率，Milvus使用索引結構來組織向量數據。索引可以幫助加速向量的相似度搜索，減少需要計算的距離數量。Milvus支持多種索引類型，如IVF、HNSW和RNSG等。

🎯4. 近似最近鄰搜索： Milvus采用近似最近鄰（Approximate Nearest Neighbor，簡稱ANN）算法來加速向量搜索。ANN算法通過近似的方式找到最相似的向量，從而在大規模數據集上實現快速的搜索。

🎯5. 分布式架構： Milvus可以以分布式的方式部署和擴展，以應對海量數據和高并發的需求。它可以在多臺服務器上進行水平擴展，并提供高可用性和容錯性。

🎯總之，Milvus是一個專注于向量相似度搜索的開源引擎，通過高效的索引和近似最近鄰算法，可以在大規模向量數據中進行快速的相似度搜索。