向量数据库是大模型应用开发必备组件之一,因为它在知识库、语义搜索、检索增强生成(RAG)等人工智能应用中发挥着举足轻重的作用。但向量数据有很多,为什么要使用 Milvus 呢?
常见的向量数据库有以下这些:
然而目前市面上使用最多的向量数据库还是 Milvus,为什么呢?
这点从企业的招聘要求中也能发现:
Milvus 设计之初就是为 AI 而生的一个高效的向量数据库系统,在大多数情况下,Milvus 的性能是其他向量数据库的 2-5 倍,它能实现万亿级向量的毫秒级相似性搜索,而且 Milvus 还是开源的向量数据库。
PS:也就说 Milvus 既开源(可以免费使用+支持二次开发)又具备高性能,这样的数据库谁不爱呢?
Milvus 运行比较快的原因有以下几个:
Milvus 支持各种类型的搜索功能,以满足不同用例的需求:
Milvus 有三种部署方式:
PS:当然中小型公司生产环境也可以直接购买 XXX 云的 Milvus 实例直接使用。
我们这里使用 Milvus Standalone 单机版部署方式。
安装之后,需要重启电脑,并且电脑会进行 Linux 子系统更新才能正常启动,此过程可能会比较慢。
1.打开 PowerShell。
2.下载安装脚本,命令如下:
Invoke-WebRequest https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/milvus/refs/heads/master/scripts/standalone_embed.bat -OutFile standalone.bat
3.运行下载的脚本
standalone.bat start
最终执行效果如下:
运行安装脚本后,包含以下内容:
在 Docker Desktop 也可以看到安装的 Milvus 相关组件:
参考官方文档:https://milvus.io/docs/zh/install_standalone-windows.md
Milvus 服务安装成功之后,可以按照一个 UI 客户端连接 Milvus 服务,使用官方提供的客户端 attu:https://github.com/zilliztech/attu
具体安装步骤如下:
1.访问下载安装包(attu-Setup-2.4.12.exe)地址:https://github.com/zilliztech/attu/releases/tag/v2.4.12
2.解压并安装 attu。
安装成功之后连接本地 Milvus 服务,如下图所示:
Milvus 作为开源高性能向量数据库的代表,它的安装也不难,如果顺利的情况下,可能 5 分钟左右就搞定了。安装完成之后就用它加上 Spring AI 或 LangChain4j 来实现一下 RAG 功能吧。
本文已收录到我的技术小站 www.javacn.site,其中包含的内容有:Spring AI、LangChain4j、MCP、Function Call、RAG、向量数据库、Prompt、多模态、向量数据库、嵌入模型等内容。
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