大模型應用與部署
技術方案

一、引言

人工智能蓬勃發展，Qwen 大模型在自然語言處理領域地位關鍵，其架構優勢盡顯，能處理文本創作等多類復雜任務，提供優質交互。Milvus 向量數據庫則是向量數據存儲檢索利器，有高效索引算法（如 IVF_FLAT、HNSWLIB 等）助力大規模數據集相似向量定位與檢索，具可擴展性應對海量數據，分布式架構保障復雜網絡及高并發下的穩定。

二、Milvus 向量數據庫概述

1、功能特性

1)高效索引算法：Milvus 有 IVF_FLAT 等算法。IVF_FLAT 聚類向量空間縮查詢范圍；HNSWLIB 用特定結構兼顧精度與速度找近似最近鄰，助 Milvus 于大規模數據中快速定位相似向量，支撐向量相似性應用。
2)可擴展性：水平擴節點，增存或算節點無縫對接，數據增時性能穩，適全規模項目。
3)分布式架構：多節點高效運行，數據分布存處，節點協同，部分故障自動切換，確保持續運行與可靠服務。

2、數據存儲與管理

1)預處理：存前清洗噪聲、重復數據，標準化格式，文本分詞等提向量生成質量。
2)向量生成：文本用 Word2Vec 等模型，圖像用卷積神經網絡轉數據為向量。
3)插入流程：連 Milvus 設參數?