用 AI 給向量檢索加 buff，Milvus 亮相數據庫頂會 VLDB

2021，數據庫領域的研究有哪些突破？ 

本月舉行的全球數據庫頂會 VLDB 上，Zilliz 與哈佛大學、卡內基梅隆大學、清華大學、微軟等多家高校與企業受邀介紹最新研究進展，分享了將機器學習方法應用到數據庫系統的經驗。Zilliz 高級研究員易小萌介紹了開源向量數據庫 Milvus 的開發背景、設計思路，以及開發過程中遇到的挑戰與技術創新點。

VLDB 與 SIGMOD 和 ICDE 是數據庫領域久負盛名的三大頂會。此前，由 Zilliz 研發團隊貢獻的研究成果  Milvus: A Purpose Built Vector Data Management System 因其底層功能過硬、業務場景完善，而被 SIGMOD 評委會相中，收錄爲今年 21 篇工業界論文 之一。

人們每時每刻都在生產大量的圖像、音頻、視頻數據，其中超過 80%的數據都是處理難度較大的非結構化數據，而傳統的數據庫只能存放有限的、經過提取和加工後的數據。對此，Milvus 團隊的工程師們設想了一種可能：儘管數據具有不同的類型，在語義（Semantics）層面上可以用向量對數據進行統一的表示。 易小萌談到，如果使用 AI 神經網絡模型提取數據類型的語義，將其以向量的形式統一呈現，許多數據的處理邏輯可以直接在向量上執行。

Milvus 專爲分析和檢索海量特徵向量而設計，提供完整的向量數據更新、索引與查詢框架，在滿足動態數據實時搜索的同時，也能滿足實際業務中多樣化的查詢需求。目前，Milvus 已經發布 1.0 單機版與 2.0 分佈式版兩個版本，所有代碼完全 開源 ，已被廣泛應用於人工智能前沿領域，經過了全球 1000 家用戶的實踐驗證，性能大幅超越同類向量檢索系統。

在分享中，易小萌介紹了 Milvus 2.0 雲原生優先、日誌即數據、批流一體的設計理念，在初代的基礎上，Milvus 2.0 爲用戶提供智能、穩定、流暢的查詢體驗。

面對數據庫構建中索引的選擇和數據調優兩大挑戰，易小萌相信 AI 能夠提供可能的解決方案。例如，先在小數據集上進行評估新配置，再將結果轉移到大數據集，讓機器學習已有的數據集，用它來指導新數據集進行配置，從而達到比目前的 BOHB 算法更優的解法。

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●   易小萌   

Zilliz 高級研究員、研究團隊負責人、華中科技大學計算機系統結構博士。

主要工作領域爲向量近似搜索算法和分佈式系統的資源調度，相關研究成果在 IEEE Network Magazine、IEEE/ACM TON、ACM SIGMOD、IEEE ICDCS、ACM TOMPECS 等計算機領域國際頂級會議與期刊上發表。

📖   Milvus docs

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Zilliz 以重新定義數據科學爲願景，致力於打造一家全球領先的開源技術創新公司，並通過開源和雲原生解決方案爲企業解鎖非結構化數據的隱藏價值。  

Zilliz 構建了 Milvus 向量數據庫，以加快下一代數據平臺的發展。Milvus 目前是 LF AI & Data 基金會的畢業項目，能夠管理大量非結構化數據集。我們的技術在新藥發現、計算機視覺、推薦引擎、聊天機器人等方面具有廣泛的應用。

本文分享自微信公衆號 - ZILLIZ（Zilliztech）。
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