向量数据库-Milvus_mivlus

概念：

Milvus是云原生向量数据库，具备高性能、高可用、易扩展特点，适用海量向量数据的实施召回。

基于FAISS、Annoy、HNSW等向量搜索库构建，核心是解决稠密向量相似度检索的问题。

支持数据分区分片、数据持久化、增量数据摄取、标量向量混合查询、time travel等功能

特征向量：embedding vector，是指由embedding技术从离散变量转变而来的连续向量

向量相似度检索：

指将目标对象与向量数据库中的数据对比，通过近似最近邻搜索ANN算法计算向量之家的距离，并召回最相似的结果。

索引类型

大多数由Milvus支持的向量索引类型使用近似最近邻搜索(ANNS)

• FLAT : 适合在小规模，百万级数据集上寻求完全准确和精准搜索结果的场景
• IVF_FLAT: 量化索引，适合在精度和查询速度之间寻求理想平衡的场景
• IVF_SQ8: 量化索引，适合在磁盘、CPU和GPU内存消耗非常有限的场景中显著减少资源消耗
• IVF_PQ：量化索引，最适合于在高查询速度的情况下以牺牲精度为代价的场景。

• HNSW：基于图形的索引，最适合于对搜索效率有很高需求的场景。
• ANNOY：基于树形结构的索引，最适合于寻求高召回率的场景。

相似度度量

对于浮点嵌入：

• 欧式距离(L2): (欧几里得距离)指标通常用于计算机视觉领域CV
• 内积(IP)：指标通常用于自然语言处理领域NLP

二元嵌入广泛使用的度量标准：

• 哈明距离：常用于自然语言处理（NLP）领域。
• 杰卡德距离：通常用于分子相似性搜索领域。
• 塔尼莫托距离：通常用于分子相似性搜索领域。
• 超结构距离：通常用于搜索分子的类似超结构。
• 亚结构距离：通常用于搜索分子的类似亚结构。

架构：

系统分为四个层次：

访问层：access layer，由一组无状态代理组成，作为系统的前层和用户端点，对外提供用户连接的endpoint

协调器服务：coordinator service将任务分配给工作节点

工作节点：worker node，执行来自协调器服务的指令并执行用户触发的DML/DDL命令

存储：storage，负责数据持久化，包括分为元数据存储meta store、消息存储log broker、对象存储object storage三部分

管理工具

• Attu

使用方式：

docker run -p 8000:3000 
    -e HOST_URL=http://192.168.9.207:8000 
    -e MILVUS_URL=192.168.9.207:19530 zilliz/attu 
 
# http://192.168.9.207:8000为指定本地的ip和8000端口
# 192.168.9.207:19530为mivlus的连接地址