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springboot milvus search向量相似度查询踩坑使用经验1.前提提要：java的pom 版本为：2.4.9 milvus 版本是：2.4.13-hotfix 2.先来工具类方法

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基于deepseek的智能语音客服【第四讲】封装milvus数据库连接池封装

Milvus WeightedRanker 对比 RRF 重排机制以rag为例,优先选择bm25全文检索,其次选择向量检索Milvus通过hybrid_search() API启用混合搜索功能，结合复杂的重排策略来优化多个AnnSearchRequest实例的搜索结果。本主题涵盖了重排过程，解释其重要性以及Milvus中不同重排策略的实现。

从零开始搭建向量数据库：基于 Xinference 和 Milvus 的文本搜索实践在 AI 和大数据时代，向量数据库正成为处理非结构化数据（如文本、图像）的利器。最近，我尝试用 Xinference 和 Milvus 搭建一个简单的文本搜索系统，从读取本地文本文件到实现交互式查询和高亮显示匹配结果，整个过程充满了挑战和乐趣。这篇文章将分享我的实践步骤、技术难点及解决方案，希望能帮助有同样兴趣的朋友少走弯路。

Milvus学习整理Milvus学习整理一、度量类型(metric_type)二、向量字段和适用场景介绍三、索引字段介绍（一）、概述总结

基于 Milvus 和 BiomedBERT 的医学文献智能搜索系统随着医学研究的不断深入，文献数量呈爆炸式增长，如何快速从海量文献中提取关键信息成为一大挑战。最近，我基于 Milvus 向量数据库和 BiomedBERT 嵌入模型，开发了一个智能搜索系统，支持语义搜索和关键词匹配，并通过 Gradio 实现了一个交互式网页端。这篇博客将分享我的实现过程、每一步的依赖包以及安装方法，希望能为有类似需求的同学提供完整参考。

LLM之向量数据库Chroma milvus FAISS以下是 Chroma、Milvus 和 FAISS 的核心区别，从功能定位、架构设计、性能及应用场景等维度进行对比：

docker安装向量数据库Milvus及可视化工具 Attu1.安装了docker2.服务器网络正常，可以连接到容器下载地址3.服务器磁盘空间正常，docker磁盘占用过大，请参考docker容量占用过大解决办法

《实战指南：基于Linux环境部署与应用Milvus向量数据库》Milvus 是一个高性能、高度可扩展的开源向量数据库，赋能 AI 应用和向量相似度搜索，加速非结构化数据检索，专为处理大规模相似性搜索和人工智能应用而设计。它能够高效地存储和管理高维向量数据（如图像、文本、音频和视频等），并提供快速的相似性查询能力。Milvus 通常与深度学习模型结合使用，用于实现推荐系统、图像检索、自然语言处理、异常检测等场景。

docker安装milvus向量数据库&Attu可视化界面安装 Docker 及 Docker Compose验证 Docker 环境若出现：-bash: docker-compose: command not found，则执行下述安装步骤

milvus实战-基于Ollama+bge-large-zh搭建嵌入模型，fastAPI提供http服务将PDF文件写入milvus向量库windows环境下，docker拉取镜像需要先启动Docker Desktop。否则拉取镜像时会报错，无法拉取镜像。

向量数据库技术系列二-Milvus介绍Milvus是一款云原生的向量数据库，它具备高可用、高性能、易拓展的特点，用于海量向量数据的实时召回。

AI与.NET技术实操系列（五）：向量存储与相似性搜索在 .NET 中的实现在当今这个数据爆炸的时代，信息的快速存储与高效检索已经成为技术领域的核心挑战。随着人工智能（AI）和机器学习（ML）的迅猛发展，向量存储和相似性搜索技术逐渐崭露头角，成为处理海量数据的利器。对于使用 .NET 的开发者来说，掌握这些技术不仅意味着能够开发出更智能、更高效的应用，更是在信息洪流中保持竞争力的关键。借助向量存储，我们可以将复杂的数据（如文本、图像或音频）转化为高维向量，通过相似性搜索快速找到与查询最相关的内容，从而大幅提升信息检索的精度和效率。

利用Ollama+AnythingLLM+本地向量数据库Milvus+本地DeepSeek大模型实现知识库的搭建基本介绍 Ollama是一个支持在Windows、Linux和MacOS上本地运行大语言模型的工具。它允许用户非常方便地运行和使用各种大语言模型,比如Qwen模型等。用户只需一行命令就可以启动模型。

Docker安装milvus及其基本使用说明Milvus 是一款开源的高性能、高可用的向量数据库，专为大规模机器学习和深度学习应用设计，旨在高效管理和检索高维向量数据。随着AI技术的飞速发展，向量数据库在图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域扮演着越来越重要的角色。本文将深入浅出地介绍Milvus的安装及其基本使用。

langchain4j+milvus实战本文主要研究一下如何使用langchain4j来对接向量数据库milvus启动之后访问http://127.0.0.1:9091/webui

哥是黑大帅

Milvus向量数据库部署Milvus 是一款开源的向量数据库，旨在帮助开发者轻松管理和检索大规模向量数据。它通过高效的索引技术，支持快速的相似度搜索，使得从海量数据中查找最接近的匹配变得简单而快捷。无论是构建推荐系统、进行图像识别还是分析自然语言，Milvus都能提供强大的支持。

RAG组件：向量数据库（Milvus）在当前大模型盛行的时代，大模型的垂类微调、优化成为产业落地、行业应用的关键；RAG技术应运而生，主要解决大模型对专业知识、实效性知识欠缺的问题；

开源向量数据库Milvus简介Milvus 是一个开源的、高性能、高扩展性的向量数据库，专门用于处理和检索高维向量数据。它适用于相似性搜索（Approximate Nearest Neighbor Search，ANN），特别适合**AI、推荐系统、计算机视觉、自然语言处理（NLP）**等领域。Milvus 由 Zilliz 开发，并已捐赠给 LF AI & Data 基金会。