Milvus是一款云原生向量数据库，具备高可用、高性能、易拓展的特点，主要用于海量向量数据的实时召回。以下是Milvus的一些核心功能和特点：
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高性能向量检索：Milvus基于FAISS、Annoy、HNSW等向量搜索库构建，核心功能是解决稠密向量相似度检索的问题。它支持数据分区分片、数据持久化、增量数据摄取、标量向量混合查询、time travel等功能，并大幅优化了向量检索的性能，以满足各种向量检索场景的应用需求。
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存储计算分离：Milvus采用共享存储架构，存储和计算完全分离，计算节点支持横向扩展。这种架构使得Milvus的数据流和控制流分离，整体分为接入层、协调服务、执行节点和存储层四个层次，各个层次相互独立，可以独立扩展和容灾。
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多种搜索功能：Milvus支持包括ANN搜索、过滤搜索、范围搜索、混合搜索、关键词搜索等多种类型的搜索功能，以满足不同用例的需求。
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开发者友好：Milvus提供了RESTful API、PyMilvus（Python SDK）、Go SDK、Java SDK、Node.js（JavaScript）SDK等多种语言的SDK，支持多语言、多工具的生态系统。
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应用场景广泛：Milvus可以应用于图片检索系统、视频检索系统、音频检索、分子结构检索、推荐系统、智能问答机器人、DNA序列分类系统和文本搜索引擎等多种场景。
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支持多种数据类型和距离度量：Milvus支持稀疏向量、二进制向量、JSON、数组支持和多种距离度量，以及一系列可调整的索引和搜索算法。
Milvus以其高性能、易用性和兼容性，在处理海量非结构化数据时具有显著优势，尤其适合需要进行向量相似度检索的场景。