UCloud鏡像市場上線Milvus向量數(shù)據(jù)庫鏡像

近日，為了更好地滿足客戶在AI業(yè)務(wù)場景下的需要，UCloud鏡像市場上線支持了Milvus向量數(shù)據(jù)庫鏡像。

隨著時代發(fā)展，文檔資料、圖片、語音、視頻影像等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)開始海量涌現(xiàn)。為了能夠更好地使用這些數(shù)據(jù)，可以使用embedding將它們轉(zhuǎn)換為向量，并將這些向量存儲到向量數(shù)據(jù)庫中，建立索引方便檢索。檢索時通過計算兩個向量的相似度來分析它們之間的相關(guān)性。如果兩個向量非常相似，則表示原始數(shù)據(jù)源也非常相似，從而找到目標數(shù)據(jù)。

利用這樣的存儲和檢索的能力，在大語言模型（LLM）的技術(shù)架構(gòu)中，向量數(shù)據(jù)庫可以作為一個持久性的記憶體，滿足對私有知識庫文檔和數(shù)據(jù)的存儲管理、保存大模型的處理結(jié)果、保存AI智能體產(chǎn)生的新知識和交互上下文等需求，并在模型需要時隨時快速調(diào)用，提高模型結(jié)果輸出的準確性和效率。

此次UCloud鏡像市場新增支持的Milvus，正是一款在Github上擁有兩萬多星的開源向量數(shù)據(jù)庫，專門為向量的快速查詢檢索而設(shè)計，能夠?qū)θf億規(guī)模的向量數(shù)據(jù)創(chuàng)建索引。Milvus具備高性能、高可擴展性等特點，數(shù)據(jù)可持久化存儲在本地或者支持s3協(xié)議的對象存儲，且支持數(shù)據(jù)分區(qū)；除了向量，Milvus還支持布爾值、整數(shù)、浮點數(shù)等數(shù)據(jù)類型，可以更好地存儲表達業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的特性；Milvus還將標量過濾和向量相似度搜索相結(jié)合，支持混合查詢的能力；同時，Milvus還支持多種開發(fā)語言SDK，有豐富的周邊配套工具。

目前UCloud鏡像市場提供的Milvus向量數(shù)據(jù)庫是Standalone版本，只需4個步驟，即可通過云主機鏡像快速獲得向量數(shù)據(jù)庫能力。

1、登錄UCloud控制臺

（https://console.ucloud.cn/uhost/uhost/create）

2、選擇快杰O型云主機，推薦配置8核CPU、16G內(nèi)存、系統(tǒng)盤不低于100G

3、在鏡像市場選擇“向量數(shù)據(jù)庫Milvus”鏡像

4、立即創(chuàng)建，開機后系統(tǒng)將自動啟動Milvus向量數(shù)據(jù)庫。同時，云主機內(nèi)還預(yù)裝了milvus_cli客戶端工具，可以直接訪問

連接訪問Milvus以及數(shù)據(jù)操作的更多使用細節(jié)可參考官方文檔：

https://milvus.io/docs/manage_connection.md

如若向量數(shù)據(jù)庫所需要的CPU/內(nèi)存/硬盤需要擴展，可以通過云主機的改配功能，數(shù)秒內(nèi)即可完成升級。

UCloud在云主機鏡像市場中發(fā)布的向量數(shù)據(jù)庫鏡像，旨在為AI業(yè)務(wù)場景的客戶提供技術(shù)架構(gòu)中所需要的一個重要拼圖，尤其是在圖片/語音/視頻檢索、文本檢索、NLP語言問答等業(yè)務(wù)場景中，向量數(shù)據(jù)庫可以很好的應(yīng)用。同時，該向量數(shù)據(jù)庫還可以與不久前鏡像市場發(fā)布的大模型鏡像相結(jié)合，形成更完整的解決方案，滿足業(yè)務(wù)技術(shù)架構(gòu)需要。