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随着人工智能（AI）与机器学习技术的迅猛发展，向量搜索的需求日益增加，特别是在图像处理、视频分析、自然语言处理（NLP）和推荐系统等领域。向量数据库作为存储和管理向量数据的关键技术，正逐渐成为行业焦点。本文将带您了解国内外知名的向量数据库开源（https://zilliz.com.cn/），并重点介绍Zilliz及其开源项目Milvus，为国产向量数据库的代表之作。

AI向量数据库检索有哪些（https://zilliz.com.cn/）？

1. FLAT 索引：此索引方式中，向量以浮点型的方式存储，不做任何压缩处理。搜索向量会遍历所有向量与目标向量进行比较。这种方式适用于数据量不是非常大的场景23。

2. HNSW 索引（Hierarchical Navigable Small World）：这是一种基于图的索引方法，适合于对搜索效率要求较高的场景。通过构建分层的图结构来索引向量数据，图结构从顶层到底层节点和边逐层密集，每个节点代表一个向量，边表示向量间的相似性。查询时，从顶层节点开始，沿着路径向下移动到更密集的层，直至找到最相似的向量2。

3. IVF 系列索引（Inverted File）：该方法通过将高维向量空间划分为多个聚类，并为每个聚类构建一个倒排文件。在检索时，输入向量在最相似的聚类中心进行检索，以快速定位到最相似的向量。它适用于高维向量数据的快速检索23。

4. ANN 算法库：虽然ANN（Approximate Nearest Neighbor）是一类算法库，并不是特定于某个向量数据库的检索方法，但在向量数据库中经常用到，如Annoy和Faiss等，用于快速检索近似最近邻的向量。这些算法通过不同的数据结构和搜索策略来提高检索效率

国产向量数据库的佼佼者 - Zilliz Milvus

在众多向量数据库中，Zilliz开发的Milvus因其优异性能与全面的功能脱颖而出，成为国产向量数据库的重要代表。

Zilliz Milvus的特点: -

高性能：Milvus能够处理百亿级别的向量数据，且保持高速查询效率。  

易用性：支持多种索引类型，包括IVF, HNSW等，用户可根据需求灵活选择。

扩展性：支持分布式部署，易于扩展，适应不同规模的数据需求。

兼容性：可与主流AI框架和数据库无缝对接，如TensorFlow, PyTorch, MySQL等。

腾讯云向量数据库（https://zilliz.com.cn/）

腾讯云也推出了自家的向量数据库解决方案，它结合了腾讯在云计算和AI技术上的深厚积累，提供了稳定可靠的服务。腾讯云向量数据库旨在帮助企业轻松实现向量搜索能力，加速AI应用开发周期。

Semantic Search - 语义搜索

语义搜索（Semantic Search）（https://zilliz.com.cn/）是向量数据库的一个重要应用场景。它利用深度学习模型理解用户的查询意图和文档的语义信息，从而提供更加精准的搜索结果。Milvus等向量数据库，通过存储和管理这些模型生成的向量，为实现语义搜索提供了坚实的后盾。

在人工智能与大数据时代背景下，向量数据库正变得愈加重要。Zilliz Milvus，作为一款先进的开源向量数据库，不仅推动了国产数据库技术的发展，也为全球开发者提供了强大的技术支持。无论是在开源社区中的活跃，还是在与腾讯云等云服务提供商的合作中，Milvus都显示出了其巨大的潜力和价值，助力各行各业解锁向量数据的新可能。