先把向量数据库部署起来,选型就先选Milvus，如下为AI生成内容

Milvus 向量数据库介绍

Milvus 是一款开源的、专为大规模向量相似性搜索和分析而设计的向量数据库。它致力于管理海量的非结构化数据，并为其提供高效的检索和分析能力。在人工智能和机器学习应用中，非结构化数据（如图像、视频、音频和文本）通常被转换为高维向量（Embeddings），Milvus 的核心任务就是对这些向量进行存储、索引和搜索。

核心功能与特性

高性能相似性搜索

Milvus 能够在上亿甚至百亿规模的向量数据集中实现毫秒级的相似性搜索。它支持多种常用的相似性度量方法，包括欧氏距离 (L2)、内积 (IP)、杰卡德距离 (Jaccard) 等，以满足不同场景的需求。

丰富的索引类型

为了在查询效率和准确率之间取得平衡，Milvus 提供了多种先进的近似最近邻搜索 (ANNS) 索引算法。常见的索引类型包括：

FLAT: 精确搜索，保证 100% 的准确率，但速度较慢，适用于小规模数据集。

IVF 系列 (IVF_FLAT, IVF_SQ8): 基于倒排文件的索引，通过聚类将向量空间划分为多个单元，查询时只搜索相关的单元，以提高效率。

HNSW: 基于图的索引，具有高查询性能和高召回率，是目前最受欢迎的索引之一。

ScaNN: 谷歌开源的高性能索引，通过向量量化实现快速搜索。

云原生与高可用

Milvus 采用面向云原生设计的微服务架构，实现了存储与计算的分离。它可以轻松部署在 Kubernetes 等容器编排平台上，支持弹性伸缩、故障自愈和高可用性，能够根据业务负载动态调整资源。

混合搜索能力

除了向量相似性搜索，Milvus 还支持对标量字段（如字符串、布尔值、数值等）进行属性过滤。这种混合搜索能力允许用户在执行向量搜索的同时，附加过滤条件，从而实现更精确、更复杂的查询。

多语言支持与生态

Milvus 提供了丰富的多语言 SDK，包括 Python, Java, Go, Node.js 等，方便开发者集成。同时，它与 LangChain, LlamaIndex, Towhee 等主流的 AI/ML 框架和工具链深度集成，形成了强大的生态系统。

系统架构

Milvus 2.0 版本的架构主要由四个层面组成：

接入层 (Access Layer)

由一组无状态的 Proxy 组成，负责接收客户端请求、验证请求合法性，并将请求转发给内部组件。

协调服务 (Coordinator Service)

负责集群管理、元数据管理、任务分配等核心协调工作。包含 Root Coordinator, Data Coordinator, Query Coordinator, Index Coordinator 等多种角色。

工作节点 (Worker Nodes)

负责执行具体的任务。主要包括：

Query Node: 加载内存中的向量数据，并执行向量搜索和混合查询。

Data Node: 订阅增量日志流，处理数据插入、删除等操作。

Index Node: 负责为向量数据构建索引。

存储层 (Storage)

负责数据的持久化。包括元数据存储（通常使用 etcd）、日志存储（通常使用 Pulsar 或 Kafka）以及对象存储（如 MinIO, S3）。

应用场景

Milvus 作为 AI 应用的基础设施，被广泛应用于各种需要处理非结构化数据的场景中。

图像/视频检索
通过对图像或视频内容提取特征向量，实现以图搜图、视频片段检索等功能。

文本搜索引擎
用于构建语义搜索引擎、智能问答系统 (Q&A)、文本推荐等，理解用户查询的真实意图而非仅仅匹配关键词。

推荐系统
通过计算用户和物品的向量表示，实时推荐相似或相关的商品、音乐、新闻等内容。

生物信息学
用于蛋白质结构分析、DNA 序列比对等，加速药物研发和基因研究。

网络安全
通过分析系统日志或网络流量的向量化表示，实现异常行为检测和威胁识别。

更多信息，请访问官方网站： Milvus Official Website