从零开始构建大模型向量数据库：Milvus快速入门

Milvus向量数据库，目标只有一个:存储、索引和管理海量数据嵌入向量由深度神经网络和其他机器学习(ML)模型生成。

作为一个专门为处理输入向量查询而设计的数据库，它能够索引万亿级的向量。与现有的主要按照预定义模式处理结构化数据的关系数据库不同，Milvus是自底向上设计的，用于处理从非结构化数据。

随着互联网的发展，非结构化数据变得越来越普遍，包括电子邮件、论文、物联网传感器数据、脸书照片、蛋白质结构等等。为了让计算机理解和处理非结构化数据，使用嵌入技术将这些数据转换成矢量。Milvus存储并索引这些向量。Milvus能够通过计算相似性距离来分析两个向量之间的相关性。如果两个嵌入向量非常相似，这意味着原始数据源也很相似。

课程核心内容如下：

1、Milvus向量数据库安装

2、服务启动与关闭

3、Collection表创建与操作

4、可视化组件安装与删除

5、向量数据库服务器配置评估及版本升级

6、向量数据库备份与数据恢复

7、向量数据库的用户管理

通过课程可以学习到milvus向量数据库的安装部署，日常管理，备份恢复等基础操作；从而对向量数据库有一个基本的认识。