milvus 是什么?面向 AI 应用的高性能云原生向量数据库

中文导读

Milvus 是一个面向 AI 应用的高性能向量数据库，用来存储和检索文本、图像、多模态等非结构化数据生成的向量，并支持元数据过滤和混合搜索。它采用计算与存储分离的分布式架构，可在 Kubernetes 上水平扩展，也提供单机 Standalone 模式和可通过 pip 安装的 Milvus Lite 轻量版本。适合需要为 RAG、图像搜索等场景构建大规模向量检索能力的开发者和团队。

根据 GitHub 公开数据,该项目的编程语言为 Go,开源协议为 Apache-2.0,创建于 2019-09-16,最近更新于 2026-10-15,目前有 46,389 个 Star。

项目介绍

Milvus 是一个用 Go 和 C++ 编写的高性能向量数据库，用于存储和检索文本、图像、多模态等非结构化数据生成的向量，并支持与整数、字符串、JSON 等标量字段一起管理。它面向 AI 应用场景，提供向量相似度搜索、元数据过滤和混合搜索等能力。

Milvus 采用计算与存储分离的分布式架构，可在 Kubernetes 上水平扩展，支持实时流式更新，并提供 Standalone 单机部署模式。它支持 HNSW、IVF、FLAT、SCANN、DiskANN 等多种向量索引，以及基于量化和 mmap 的变体，并针对 CPU/GPU 做硬件加速。

Milvus Lite 是轻量版本，可通过 pip 安装用于 Python 快速上手；项目也提供 Zilliz Cloud 全托管服务。Milvus 由 LF AI & Data Foundation 托管，主要贡献者为 Zilliz。

主要功能

• 高性能向量相似度搜索，支持十亿级向量和大量并发查询
• 支持 HNSW、IVF、FLAT、SCANN、DiskANN 等多种向量索引及量化、mmap 变体
• 计算与存储分离的分布式架构，可在 Kubernetes 上水平扩展
• 支持元数据过滤、范围搜索和混合搜索
• 支持数据库、集合、分区等多层级多租户隔离
• 提供 Milvus Lite 轻量版本，可通过 pip 安装快速上手

适合谁用

适合需要为 AI 应用（如 RAG、图像搜索、推荐等）构建向量检索能力的开发者，以及需要大规模、可扩展向量数据库的团队。

快速上手

1. 安装 Python SDK：pip install -U pymilvus
2. 如需本地轻量版，安装 Milvus Lite：pip install pymilvus[milvus-lite]
3. 创建客户端：client = MilvusClient("milvus_demo.db")，或指定已部署的 Milvus 服务或 Zilliz Cloud 的 uri 和 token
4. 创建集合：client.create_collection(collection_name="demo_collection", dimension=768)
5. 插入数据并执行向量搜索：client.insert(...) 和 client.search(...)

Star 增长趋势

同类项目