宏观解读向量数据库
如今,强大的机器学习模型配合 Milvus 等向量数据库的模式已经为电子商务、推荐系统、语义检索、计算机安全、制药等领域和应用场景带来变革。而对于用户而言,除了足够多的应用场景,向量数据库还需要具备更多重要的特性,包括:
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可灵活扩展、支持调参:当向量数据库中存储的非结构化数据量增长至数亿或数十亿时,支持跨节点水平扩展这一特性显得至关重要。因为,没有人愿意通过每 3 个月在服务器中手动插入一次 RAM 内存条这种方法来实现扩展。此外,由于数据插入速率、查询速度和基础硬件条件会根据应用场景而有所变化,所以向量数据库还需要支持灵活调参。
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多租户、数据隔离:为每一个新用户的数据创建一个全新向量数据库,显然不合常理。因此向量数据库需要支持多租户。同时,通过支持数据隔离,只有 collection 所有者允许共享数据时,collection 数据才对其他用户可见。否则,在向量数据库中对任何一个 collection 进行数据插入、删除、查询等操作时,其他用户均不可见。
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完整的 API:如果没有完整的 API 和 SDK,基本算不上是真文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-724563.html
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