📚 學習路徑總覽

1. Milvus 基礎知識

• 什么是向量數據庫？

• Milvus 的核心概念（collection、field、index、partition、segment）

• Milvus 和 Faiss、Annoy、HNSW 的區別

2. 安裝與部署

• Docker 快速部署 Milvus（推薦）

• 本地開發環境安裝

• 使用 Milvus Lite 本地測試

3. 數據建模與管理

• 創建 Collection 與 Schema 定義（包含向量字段和元數據字段）

• 插入、刪除、查詢、更新數據

• 分區（Partition）和分片（Shard）的使用

4. 向量檢索實戰

• 建立索引（IVF_FLAT、HNSW、DISKANN 等）

• 相似度搜索（topK、filter）

• 搜索參數調優（metric type、nprobe、ef）

5. 與 Python SDK 結合

• 使用 pymilvus 操作 Milvus

• 實現一個簡單的文本或圖片檢索系統

• 向量歸一化與批量入庫技巧

6. 與嵌入模型結合

• 使用 BGE、GTE、OpenAI Embedding 等生成向量

• 搭建本地知識庫系統（如：RAG）

7. 與 Langchain / LlamaIndex 集成（可選）

• 向量存儲類的封裝（Milvus retriever）

• 插入+檢索+過濾+回顯全流程

8. 性能調優與部署

• 并發寫入與檢索優化

• 多副本部署、云端部署（Zilliz Cloud）

• 索引重建策略與資源管理

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? 從哪個部分開始呢？

• ? 如果你是初學者，我建議從第1~3部分開始；

• ? 如果你已經部署了 Milvus，并用過 Python SDK，可以直接進入第4~6部分；

• ? 如果你在做實際項目（如構建RAG知識庫），我們可以重點講第5~7部分；

• ? 如果你關心性能、可擴展性與部署環境，則可以探討第8部分。