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Milvus 作为一款高性能向量数据库，被广泛应用于 **AI 语义搜索、推荐系统、计算机视觉、自然语言处理（NLP）** 等领域。根据不同的业务需求，Milvus 提供了 **单机模式（Standalone）** 和 **分布式集群模式（Cluster）** 两种部署架构。**单机部署和分布式部署有何区别？如何选择合适的架构？** 本文将深入对比 **Milvus 单机与分布式集群架构**，帮助
Milvus 旨在帮助用户实现海量非结构化数据的近似检索和分析。单个 Milvus 实例可处理十亿级数据规模，而对于百亿或者千亿级数据，则需要一个 Milvus 集群实例。Kubernetes 是一个可移植的，可扩展的开源平台，用于管理容器化的工作负载和服务，方便了声明式配置和自动化。这次直播我们将教大家如何利用 Kubernetes 部署 Milvus 集群。| 直播流程 Milvus 分布式
阿里巴巴GTE向量模型是一种基于多阶段对比学习的通用句向量模型，在中文语义向量评测基准C-MTEB上表现优异。该模型采用Transformer编码器，通过预训练和微调两阶段训练，使用改进的对比损失函数处理大规模文本数据（预训练数据近8亿文本对）。GTE模型支持文本聚类、相似度计算等下游任务，可通过ModelScope框架快速调用。针对特定领域效果不足的问题，用户可基于自有数据微调模型。文中提供了模
Milvus是一个开源向量数据库，专门用于存储、检索和管理高维向量数据。它的定位可以理解为：👉关系型数据库管理结构化数据（表格里的数字/字符串）。👉Milvus管理的是embedding 向量（文本/图片/音频等经过向量化后的数据）。“面向 AI 的数据库”，适合做语义搜索、推荐系统、RAG 等场景。
概述：标量、向量、矢量、张量、嵌入式表示、向量空间、距离、算法、对比、发展历程；数据库：Faiss、Milvus、Qdrant、Chroma、Weaviate、PgVector、Elasticsearch、LanceDB、vearch、Pinecone；选型、拓展、参考。
本文介绍了 Milvus 向量数据库及其在 KubeBlocks 上的部署实现。Milvus 采用无状态分布式架构，支持大规模向量检索，常用于 AI 场景。KubeBlocks 通过复用 etcd、Kafka、MinIO 等模块化 Addon，提供 standalone 和 cluster 两种部署模式，并借助 ServiceRef 引用外部服务，实现了灵活扩展与简化运维。
Milvus是一款云原生向量数据库，专为海量非结构化数据的向量检索设计。它采用存储计算分离架构，支持高并发、高吞吐的向量相似度搜索，能在秒级完成十亿级数据检索。核心特性包括高性能索引、混合查询（向量+标量）、水平扩展及开发者友好的多语言支持。系统分为接入层、协调服务、执行节点和存储层，通过ETCD、Pulsar/MinIO等组件实现元数据管理、消息持久化和对象存储。作为大模型时代处理Embeddi
由此可见，具身智能将使人工智能在更广泛的环境下，完成更多的任务，向通用人工智能迈进。仿照人类心脏的高效供能机制，研发微型液压驱动与仿生肌肉，如德国费斯托的气动机械臂就是一个很好的参考方向，该机械臂核心优势在于其高精度控制与仿生设计的融合，拥有12个自由度，动作柔性且稳定，部分型号搭载AI技术实现自我学习优化，电磁阀寿命超3000万次，具备良好的性能和耐用性。为了适应不同工作任务的需求，我们需要设计
这几天阿里低调放出两款 Qwen3 家族的新模型：Qwen3-Embedding 和 Qwen3-Reranker（都分别包括0.6B轻量版、4B平衡版、8B高性能版三种尺寸）。
幻觉是指AI模型生成的文本虽然在语法上正确且看似合理，但并不基于给定的输入，甚至可能是事实错误的。
阿里云向量检索 Milvus 版是阿里云提供的 Serverless Milvus 全托管服务，100% 兼容开源 Milvus，提供高性能、可扩展、大规模 AI 向量数据库相似性检索服务，具备开箱即用、弹性可扩展、全链路监控告警的能力，同时提供开源 Attu 的可视化工具。适用于各种 AI 应用场景，如：多模态搜索、RAG、广告推荐、内容风险识别等。
二进制向量是一种将高维浮点向量转换为仅包含0和1的二进制形式的数据表示方法，具有高效存储、快速计算和固定长度等特点。它通过压缩向量大小和降低存储计算成本，在保留语义信息的同时，适用于对非关键特征精度要求不高的场景。二进制向量在搜索引擎、推荐系统等大规模人工智能系统中广泛应用，有助于实时处理海量数据，降低延迟和计算成本。此外，它在资源受限的移动设备和嵌入式系统中也表现出色，能够实现复杂的人工智能功能
在这项工作中，我们提出了 情境化蒸馏，通过提示LLM生成描述性上下文来解决现有KGC文本数据的局限性。为了确保我们的方法在各种基于PLM的 KGC模型中的多功能性，我们设计了一个多任务学习框架。在这个框架内，我们结合了两个辅助任务，重建和情境化，这有助于在信息丰富的描述性上下文中训练较小的KGC模型。我们在几个主流的KGC基准上进行了实验，结果表明我们的情境化蒸馏始终如一地提高了基线模型的性能。此
Milvus是一款开源向量数据库，专为高效存储、索引和检索海量向量数据而设计。它通过近似最近邻搜索(ANNS)技术，能在毫秒级别从十亿级向量中快速找到相似结果。相比传统数据库，Milvus具有高性能、可扩展性强、支持混合查询等优势，适用于图像搜索、推荐系统、智能问答等AI应用场景。其核心架构采用读写分离设计，包含接入节点、协调节点和工作节点等组件，支持分布式部署和云原生特性。作为AI基础设施，Mi
我们相信，所有对用户加上条条框框的最优，都是产品与技术的偷懒，我们必须让用户在每个“我不确定能不能跑”的节点上，都能有一条“跑得通”的路径。它的初衷是为了让你在“不想选”“不知道选谁”或者“选择过程太繁琐”的时候，先让机器智能的帮你决策，把东西跑起来，好让你能先把注意力放在更关键的地方，比如数据本身有没有问题、embedding模型是不是有效。Milvus是大家共同努力的结果，任何一位发声的用户不
下面来看一下字节最新开源的多模态文档解析方案。
波动性是风险的重要指标，广泛用于金融投资定价。GARCH模型及其变体是股票波动性预测的经典模型。深度学习模型在波动性预测中逐渐受到关注，显示出良好的准确性。本文提出了GARCH-Informed Neural Network (GINN)模型，结合GARCH与LSTM的优点，提升市场波动性预测准确性。GINN在外部样本预测性能上优于其他时间序列模型，表现出更高的R²、均方误差(MSE)和平均绝对误
随着大模型技术的发展，越来越多的人开始进入大模型领域，但大模型作为一门技术，因此它的本质上是一个工具，因此这也让学习大模型有了不同的学习方向。从工具的角度来看，学习一个工具主要有两个方向，一个是使用工具，一个是制造工具；而今天我们主要讲的是后者，也就是怎么制造一个大模型工具，它需要哪些技术基础。大模型基础技术路线下面主要从以下几个技术基础讲解一下大模型的学习路线：理论基础编程
本文介绍了一种名为GraphRouter的图基路由器，通过利用任务、查询和大型语言模型（LLM）之间的上下文信息，来优化LLM的选择过程，提高性能和降低计算成本。论文题目： GraphRouter: A Graph-based Router for LLM Selections论文链接： https://arxiv.org/abs/2410.03834。
通过以上步骤，我们成功搭建了一个基于 Milvus、BGE 和 GPT-4o 的多模态 RAG 系统，实现了结合图像和文本的智能检索。多模态融合：通过 BGE 模型将图像和文本转化为统一的向量空间，让检索不再局限于单一模态。高效检索：Milvus 的向量检索能力能够快速处理海量数据，满足实时搜索需求。智能解释：GPT-4o 的重排和解释功能让检索结果更具可解释性，提升用户体验。数据优化：根据项目需
如果你的数据除了文本，还包含大量的实体和它们之间的关系，并且你的RAG查询需要依赖这些复杂的关联才能得到正确的答案，那么Neo4j会是更好的选择。如果你的RAG应用主要处理大量的文档、文本段落，并且你的核心需求是根据语义相似性快速找到最相关的文本块，那么Milvus是更直接、更高效的选择。强大的关系建模能力： 如果你的数据不仅仅是文本，还包含复杂的实体（如人、地点、事件）和它们之间的关系，Neo4
对于包括我个人在内的多数开发者来说，35岁是一道坎。坎坎难过，坎坎过。唯一不变的道理就是不断提升自身的战力值。本文将手把手给大家讲解如何设计一个简单的基于大模型的智能问答系统。
阿里云向量检索服务 Milvus 版，作为一款云原生、全托管的向量检索引擎，100% 兼容开源 Milvus，在性能、稳定性、可用性、管控能力等多个方向进行了大量优化，已广泛应用于多模态检索、RAG、大模型 AI 等诸多场景。
在Dify集成Milvus向量库，做RAG知识库的存储与检索。**Dify**是一个开源平台，旨在通过将 Backend-as-a-Service 与 LLMOps 相结合来简化人工智能应用程序的构建。它支持主流 LLMs，提供直观的提示协调界面、高质量的 RAG 引擎和灵活的 AI Agents 框架。凭借低代码工作流、易用的界面和 API，Dify 使开发人员和非技术用户都能专注于创建创新的、
Coze和Dify是两大AI应用开发平台，核心差异如下：Coze是字节推出的无代码Bot搭建平台，适合非技术人员快速创建对话式应用，依托字节生态但平台依赖性较强；Dify是开源开发框架，支持RAG、LLMOps等企业级功能，技术门槛较高但扩展性强，适合深度定制需求。两者定位互补，Coze侧重轻量级C端应用，Dify专注专业级企业解决方案。选择取决于用户需求——追求零代码快速落地选Coze，需要可控
本文介绍使用LangChain和本地部署的MilvusLite构建文本检索系统，采用HuggingFace的gte-large-zh模型生成嵌入向量。主要内容包括：系统设计目标（大文本处理流程）、环境配置要求、关键实现细节（文本分块策略、嵌入向量生成方法）、完整代码示例（包含文本入库和查询功能），以及生产环境扩展建议。特别强调了chunk大小控制（不超过512token）、MilvusLite的本
Milvus 是一款开源的分布式向量数据库，可用于存储、索引和搜索向量数据，适用于生成式 AI（GenAI）应用。Milvus 支持 hybrid search、元数据过滤、重排（Reranking），能够高效处理万亿规模的向量，助力开发者搭建 AI 和 ML 应用。您可以在本地运行 Milvus standalone 或 cluster 版本，或者使用全托管的 Milvus 服务——Zilliz
Milvus 是由 Zilliz 公司开发的开源向量数据库，Zilliz Cloud是Milvus的云服务版本。Zilliz 成立于 2017 年，核心团队在 AI 非结构化数据处理领域深耕多年。2019 年，Zilliz 将自主研发的向量数据库项目开源并命名为 Milvus，这是全球首个专为 AI 设计的开源向量数据库。Zilliz Cloud 向量数据库在ChatModelConfig类中定义
我在局域网内安装了milvus服务，现在需要把一个文件夹里所有的markdown文档都向量化到milvus数据库中。所用的切分方法是langchain中自带的markdown按照标题切分，且带有标题的metadata，非常清晰。但是用langchain提供的milvus向量化的时候遇到很多麻烦的错误也很难追寻。最后决定还是用自带的pymilvus做，效果相当好。
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