Linux之milvus向量数据库安装
Milvus是一个开源的向量相似度搜索引擎，主要用于大规模向量数据的存储和查询。它支持多种向量类型，包括稠密向量、稀疏向量、二进制向量等，并提供了多种相似度度量方法，如欧氏距离、余弦相似度、Jaccard相似度等。Milvus支持分布式部署，可以在多台服务器上搭建分布式搜索集群，支持高并发查询和批量
Docker Compose安装milvus向量数据库单机版-milvus基本操作
下面演示如何使用PyMilvus库连接到Milvus数据库，创建数据表，插入数据，创建索引，进行搜索、查询、分页查询，以及删除数据表等操作。“params”: 这是一个包含搜索参数的字典，包括 “nprobe” 参数，它指定了搜索时的候选集数量，这里设置为10。“params”: 这是一个包含索引参
AI实践与学习1_NLP文本特征提取以及Milvus向量数据库实践
随着NLP预训练模型（大模型）以及多模态研究领域的发展，向量数据库被使用的越来越多。在XOP亿级题库业务背景下，对于试题召回搜索单单靠着ES集群已经出现性能瓶颈，因此需要预研其他技术方案提高试题搜索召回率。现一个方案就是使用Bert等模型提取试题题干特征，然后存储到向量数据库，检索试题先走向量数据库
基于Milvus和BERT搭建AI智能问答系统（基础概念与架构）
基于Milvus和BERT搭建AI智能问答系统（基础概念与架构）
为AI而生的数据库：Milvus详解及实战
概述Milvus 是一款云原生向量数据库，它具备高可用、高性能、易拓展的特点，用于海量向量数据的实时召回。MilvusMilvus 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。在向量检索库的基础上，Milvus 支持数据分区分片、数据持久化、增量数据摄
使用docker搭建Milvus向量数据库
Milvus创建于2019年，目标单一：存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习（ML）模型生成的大量嵌入向量。作为一个专门用于处理输入向量查询的数据库，它能够对万亿规模的向量进行索引。与现有的关系数据库不同，Milvus主要按照预定义的模式处理结构化数据，它是自下而上设计的，用于处理从非结构化
