为 AI 应用而生的向量引擎
把文本、图像、音频的 Embedding 变成可检索、可扩展的记忆
大模型的上下文窗口有限,真正的「长期记忆」要靠向量数据库。Milvus 把高维 Embedding 统一索引,对外提供近似最近邻(ANN)搜索接口,让应用用余弦、欧氏或内积距离快速找回最相关的内容——这正是 RAG pipelines 检索阶段的主力。
Milvus 由 Zilliz 主导、社区共建,采用 Apache 2.0 协议完全开源。它把存储与计算解耦,提供 Lite(嵌入式)、Standalone(单机)与 Distributed(分布式)三种部署形态,并可通过 Zilliz Cloud 获得全托管服务,规模从笔记本 demo 平滑成长到十亿级生产集群。
核心功能一览
六大核心能力,覆盖创作全流程
十亿级向量检索
基于量化、图(HNSW)与 IVF 等多套索引,支持十亿级向量的低延迟近似最近邻搜索,召回率与吞吐可按场景调优。
混合与多向量搜索
支持稠密向量、稀疏向量与标量过滤的混合检索,以及图像+文本等多向量联合查询,适配多模态与重排场景。
GPU 加速
检索与建索引可利用 GPU 加速,在大规模高并发下保持低延迟,适合实时推荐与在线 RAG。
灵活部署
Lite / Standalone / Distributed 三档形态,配合 Zilliz Cloud 全托管,开发到生产零改代码迁移。
丰富生态
提供 Python / Java / Go / Node.js SDK,并与 LangChain、LlamaIndex、Haystack 等框架原生集成。
零基础快速上手
4 步完成你的第一件 AI 作品,无需任何设计经验
选择部署形态
本地验证用 Lite 或 Standalone,生产高可用选 Distributed 集群或 Zilliz Cloud 全托管。
建立集合与索引
定义向量维度与距离类型,创建 Collection 并建好合适的索引(HNSW / IVF / GPU 索引)。
入库 Embedding
把模型产出的 Embedding 批量插入 Milvus,必要时附带标量字段用于混合过滤。
向量检索与过滤
用 query 向量做近邻搜索,叠加标量条件与多向量联合检索,把结果回填给大模型做生成。

常见问题解答
遇到问题?这里可能有你想要的答案
Milvus 适合做 RAG 吗?
非常适合。RAG 的检索阶段本质就是向量近邻搜索,Milvus 提供稳定低延迟的 ANN 接口,并能被 LangChain、LlamaIndex 等框架直接调用。
和 Pinecone 怎么选?
想要开源、可自托管与可控成本选 Milvus;想要零运维全托管可优先 Pinecone 或 Zilliz Cloud(Milvus 的托管版)。
需要 GPU 吗?
不一定。小到中等规模用 CPU 索引即可;大规模高并发实时检索时 GPU 索引能显著降低延迟、提升吞吐。
与同类向量数据库对比
和同类工具横向对比,帮你选对工具。
| 对比维度 | Milvus | Pinecone | Chroma |
|---|---|---|---|
| 开源协议 | Apache 2.0 | 商业闭源 | Apache 2.0 |
| 部署形态 | Lite/Standalone/分布式 | 全托管云 | 本地/自托管 |
| 规模 | 十亿级向量 | 十亿级 | 百万级起步 |
| 多向量 | 混合/多向量 | 稀疏+稠密 | 单一向量为主 |
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