霸榜 GitHub，狂揽6000星，这是今年最值得关注的开源项目！

对于很多 AI 应用开发者来说，尽管模型已经训练完成，一旦提及落地部署 ，总逃不开“向量召回”这一魔咒。

“ 构建 AI 应用的成本太高！”

“ 自研向量召回系统太难！”

“ 部署到大规模数据集实在是太慢了！”

但吐槽归吐槽，在工业界的 AI 应用，无论是机器视觉、自然语言处理、推荐系统，甚至是药物研发，都离不开向量召回这个环节。既然非做不可，有哪些现成的轮子可以用呢？

开发者们总是更相信开发者的眼光，而今日登顶 GitHub 趋势榜 Go 语言 Top 1的 Milvus 开源向量检索引擎，无疑是大家盼望已久的选择。

? 传送门：https://github.com/milvus-io/milvus

小编在此强烈号召小伙伴们 ? Star 收藏 ? 一下，以防走丢。

除了登顶 GitHub Trending Top 1 之外，Milvus 还在这个全球最大同性交友网站上收获了 6000+ 标星 。这个神奇的开源工具究竟有哪些优点，我们一起来看下吧！

超大规模向量检索和业界领先的性能：

Milvus 基于人工智能场景下，针对特征向量提供集中的数据服务，能够支持十亿级数据的毫秒级搜索，并根据特定场景需求实现检索效率与性能之间的平衡。

全面的相似度指标和向量索引库：

Milvus 支持各种常用的相似度计算指标，包括欧氏距离、内积、汉明距离和杰卡德距离等，用户可以根据应用需求选择最有效的向量相似度计算方式。

Milvus 集成了业界最全的向量索引库，包括 Faiss、 Annoy、和 Hnswlib 等。还提供了一整套简单直观的 API，用户可以针对不同使用场景选择不同的索引类型。

动态数据管理和实时更新：

Milvus 支持对数据进行插入、删除、搜索、更新等业界急需的功能，而且在插入或更新数据之后，可以实时对更新过的数据进行搜索。

支持混合查询和标量字段过滤：

Milvus 集合中的字段支持多种数据类型，可以对一个或多个字段使用高级搜索，例如聚合、排序和过滤。同时 Milvus 还支持对标量数据进行过滤，增强搜索的灵活性。

异构计算、高扩展性、可靠性和云原生：

Milvus 支持同时进行索引创建和搜索计算以提高查询效率，用户可以在同一时间内使用 GPU 建索引，使用 CPU 搜索向量。Milvus 还支持在云原生分布式环境中的部署，只需要增加节点就可以实现集群扩容。

成熟的开源社区支持：

作为全球领先的开源项目，Milvus 为用户提供成熟的社区支持以及详细的文档教程，帮助开发者省去前期研发投入成本，扫清适配部署的障碍，大大提升项目效率。

About Zilliz

Zilliz 以重新定义数据科学为愿景，致力于打造一家全球领先的开源技术创新公司，并通过开源和云原生解决方案为企业解锁非结构化数据的隐藏价值。

Zilliz 构建了 Milvus 向量数据库，以加快下一代数据平台的发展。Milvus 目前是 LF AI & Data 基金会的孵化阶段项目，能够管理大量非结构化数据集。我们的技术在新药发现、计算机视觉、推荐引擎、聊天机器人等方面具有广泛的应用。