Milvus 电脑版

Milvus是一个开源的矢量数据库，为人工智能应用和嵌入的相似性搜索提供动力，Milvus使非结构化数据搜索更容易获得，并提供一致的用户体验，无论部署环境如何。

软件特色

　　全面的相似度指标

　　Milvus 支持各种常用的相似度计算指标，包括欧氏距离、内积、汉明距离和杰卡德距离等。您可以根据应用需求来选择*有效的向量相似度计算方式。

　　业界领先的性能

　　Milvus 基于高度优化的 Approximate Nearest Neighbor Search (ANNS) 索引库构建，包括 faiss、 annoy、和 hnswlib 等。您可以针对不同使用场景选择不同的索引类型。

　　动态数据管理

　　您可以随时对数据进行插入、删除、搜索、更新等操作而无需受到静态数据带来的困扰。

　　近实时搜索

　　在插入或更新数据之后，您可以几乎立刻对插入或更新过的数据进行搜索。Milvus 负责保证搜索结果的准确率和数据一致性。

　　高成本效益

　　Milvus 充分利用现代处理器的并行计算能力，可以在单台通用服务器上完成对十亿级数据的毫秒级搜索。

　　支持多种数据类型和*搜索

　　Milvus 的数据记录中的字段支持多种数据类型。您还可以对一个或多个字段使用*搜索，例如过滤、排序和聚合。

　　高扩展性和可靠性

　　您可以在分布式环境中部署 Milvus。如果要对集群扩容或者增加可靠性，您只需增加节点。

　　云原生

　　您可以轻松在公有云、私有云、或混合云上运行 Milvus。

　　简单易用

　　Milvus 提供了易用的 Python、Java、Go 和 C++ SDK，另外还提供了 RESTful API。

最新版更新说明 （2022-07-14）

新功能

#1434 Storage:启用s3存储支持(由Unisinsight实现)

#5142支持在GPU内存中保持索引

改进

#5115 CPU搜索上限从16384放松到1M

#5204改进GPU上的试管婴儿查询，当没有实体被删除时

#5544放松index_file_size限制从4GB到128Gb

固定的问题

#4897查询结果包含一些删除的id。

#5164如果在不存在的分区上插入或删除实体，将引发异常。

#5191在持续搜索/插入一段时间后，错误抛出“index out of range”错误

#5398请求执行后随机崩溃

突然断电后加载bloom filter失败

IVF_SQ8和IVF_PQ不能在多个gpu上构建

#5747搜索大nq和topk崩溃milvus