简介

在推荐系统中，向量的最邻近检索是极为关键的一步，特别是在召回流程中。一般常用的如Annoy、faiss都可以满足大部分的需求，今天再来介绍另外一个：Milvus

Milvus不同于Annoy、faiss这类型的向量检索工具，它更是一款开源向量数据库，赋能 AI 应用和向量相似度搜索。

亮点

1. Milvus不单单是向量检索工具，而是向量数据库，能对不同业务的向量隔离，分开存储；
2. 提供可视化管理工具；

3. 支持带过滤条件的向量混合检索。

   涉及的术语

4. Filed：类似表字段，可以是结构化数据，当然还可以是向量；

5. Entity：一组Filed，类似表的一条数据；
6. Collection：一组Entity，类似于表；

   前言提示

   本文介绍的是官方最新版本2.x.x：https://milvus.io/cn/docs/v2.0.0/home，因为新增了许多强大的功能，所以尝鲜实验了一把。但2.x还在迭代中，并不是稳定版本。实验后，也发现存在一些问题，如有时无法查询，而1.x则不存在这些问题。

所以，大家实际使用最好是用最新的稳定版本1.1.1，不过缺少一些功能。https://milvus.io/cn/docs/v1.1.