Milvus是一個開源的向量數據庫，可以處理萬億級向量相似性搜索和分析。
非結構化數據呈爆炸式增長。而我們可以通過機器學習模型，將非結構化數據轉化爲 embedding 向量，隨後處理分析這些數據。在此過程中，向量數據庫應運而生。向量數據庫是一套全託管的非結構化數據處理解決方案，可用於存儲、索引、檢索 embedding 向量。
什麼是向量（Vector）？
向量是一系列數值，它們表達了浮點在多個維度上的位置。用更通俗的語言來說，向量是一個數字列表，比如：[0.34, 2.35, 8.34, 8, 9, ...]。這些數字指出了空間內的一個位置，就像在電子表格中行號和列號指出特定單元格的位置一樣（例如，“B7”）。
什麼是向量數據庫（Vector Database）？
向量數據庫是一種以數學表示形式存儲數據的數據庫。向量數據庫使機器學習模型更容易記住之前的輸入，允許利用機器學習來支持搜索、推薦和文本生成等用例。數據可以基於相似度度量而非精確匹配來識別，使得計算機模型能夠在上下文中理解數據。
當一個人訪問一家鞋店時，銷售員可能會推薦與個人偏好相似的鞋子。同樣地，當在電子商務商店購物時，商店可能會在“客戶還購買了...”這樣的標題下推薦相似的商品。向量數據庫使得機器學習模型能夠識別類似的對象，就像銷售員能夠找到相似的鞋子，電子商務商店可以推薦相關產品一樣。事實上，電子商務商店可能就是使用這樣的機器學習模型來進行推薦的。
向量數據庫主要用於圖像檢索、音頻檢索、文本檢索等領域，其主要特點是能夠高效地存儲和檢索大規模的向量數據。向量數據庫用專門的數據結構和算法來處理向量之間的相似性計算和查詢。通過構建索引結構，向量數據庫可以快速找到最相似的向量，以滿足各種應用場景中的查詢需求。
Milvus向量數據庫是在2019年創建的，其唯一目標是存儲、索引和管理由深度神經網絡和其他機器學習（ML）模型生成的大規模嵌入向量。
作爲一個專門設計用於處理輸入向量查詢的數據庫，它能夠處理萬億級別的向量索引。與現有的關係型數據庫主要處理遵循預定義模式的結構化數據不同，Milvus從底層設計用於處理從非結構化數據轉換而來的嵌入向量。
本專欄介紹Milvus向量數據庫的一些基礎操作和入門開發實踐，包括向量數據庫的入門介紹、安裝啓動、PyMilvus庫、Attu圖形化管理工具、Zilliz Cloud雲環境、開發入門實踐等等。
專欄大綱
傳統關係型數據庫更適合用來應對結構化的數據，關係型數據庫採用表格的形式來組織和存儲數據，使用行和列的結構來表示實體和屬性之間的關係。數據以結構化的方式存儲，需要定義表的結構和字段類型。
向量數據庫專門用於存儲和查詢向量數據。它將向量作爲數據的核心組成部分，提供了專門的向量字段類型和索引結構來支持高效的向量相似性搜索。
大模型和神經網絡，更多面對的是海量的非結構化數據，比如文本、音頻、視頻、關係等。它們有一種專門的處理方式：“向量化”。想要按這種方式組織數據，需要一個專門的數據庫——向量數據庫（Vector Database）。把複雜的非結構化數據通過向量化（embedding），處理統一成多維空間裏的座標值，通過計算向量之間的相似度或距離，快速定位最相關的近似值。
當前市面上的向量數據庫也隨着AI的火熱如雨後春筍般出現。Milvus 向量數據庫專爲向量查詢與檢索設計，能夠爲萬億級向量數據建立索引。與現有的主要用作處理結構化數據的關係型數據庫不同，Milvus 在底層設計上就是爲了處理由各種非結構化數據轉換而來的向量而生。
Milvus擁有最高的GitHub星級評級和強大的社區支持，有數量衆多的企業信任這個向量數據庫來滿足業務需求。Milvus 是一款雲原生的開源向量數據庫，專爲向量相似性搜索和 AI 應用賦能。
Milvus 於 2019 年開源，可用於存儲、索引和管理由深度神經網絡學習與其他機器學習模型生成的海量向量。Zilliz 將 Milvus 作爲孵化項目貢獻給 LF AI & Data 基金會。Milvus 項目於 2021 年 6 月正式畢業，現已成爲向量數據庫業內領導者。
Milvus在機器學習和數據科學領域獲得了很高的聲譽，在向量索引和查詢方面擁有出色的能力。利用功能強大的算法，Milvus提供閃電般的處理和數據檢索速度以及GPU支持，即使在處理非常龐大的數據集時也是如此。Milvus還可以與PyTorch和TensorFlow等其他流行的框架集成，從而允許將其添加到現有的機器學習工作流中。
本專欄介紹Milvus向量數據庫的一些基礎操作和入門開發實踐，包括向量數據庫的入門介紹、安裝啓動、PyMilvus庫、Attu圖形化管理工具、Zilliz Cloud雲環境、開發入門實踐等等。