Milvus 实战全流程

📚 学习路径总览

1. Milvus 基础知识

• 什么是向量数据库？

• Milvus 的核心概念（collection、field、index、partition、segment）

• Milvus 和 Faiss、Annoy、HNSW 的区别

2. 安装与部署

• Docker 快速部署 Milvus（推荐）

• 本地开发环境安装

• 使用 Milvus Lite 本地测试

3. 数据建模与管理

• 创建 Collection 与 Schema 定义（包含向量字段和元数据字段）

• 插入、删除、查询、更新数据

• 分区（Partition）和分片（Shard）的使用

4. 向量检索实战

• 建立索引（IVF_FLAT、HNSW、DISKANN 等）

• 相似度搜索（topK、filter）

• 搜索参数调优（metric type、nprobe、ef）

5. 与 Python SDK 结合

• 使用 pymilvus 操作 Milvus

• 实现一个简单的文本或图片检索系统

• 向量归一化与批量入库技巧

6. 与嵌入模型结合

• 使用 BGE、GTE、OpenAI Embedding 等生成向量

• 搭建本地知识库系统（如：RAG）

7. 与 Langchain / LlamaIndex 集成（可选）

• 向量存储类的封装（Milvus retriever）

• 插入+检索+过滤+回显全流程

8. 性能调优与部署

• 并发写入与检索优化

• 多副本部署、云端部署（Zilliz Cloud）

• 索引重建策略与资源管理

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✅ 从哪个部分开始呢？

• ✅ 如果你是初学者，我建议从第1~3部分开始；

• ✅ 如果你已经部署了 Milvus，并用过 Python SDK，可以直接进入第4~6部分；

• ✅ 如果你在做实际项目（如构建RAG知识库），我们可以重点讲第5~7部分；

• ✅ 如果你关心性能、可扩展性与部署环境，则可以探讨第8部分。