Milvus 2.4.x 版本的新特性和教程可以从以下几篇文章中获取:
1. Milvus 2.4 版本正式上线,支持多向量搜索,Grouping 搜索功能,稀疏向量(beta),倒排索引和模糊匹配支持,内存映射存储等特性。这些功能进一步提升了 Milvus 的性能和功能,帮助 Milvus 轻松应对更复杂的数据操作。这篇文章详细介绍了 Milvus 2.4 版本的新特性,包括 CAGRA 索引、多向量搜索、Grouping 搜索、稀疏向量支持(beta)、倒排索引和模糊匹配支持、内存映射存储以及其他优化。文章还提供了新特性的体验过程,包括数据准备、代码编写、单向量搜索和多向量搜索的示例。
Milvus 2.4 提供了多向量搜索能力,允许在同一个 Milvus 系统中同时搜索和重新排序不同类型的向量。
这篇文章提供了基于 Docker 的单机部署 Milvus 2.4.x 版本的在线和离线方案,适合在统信 UOS 等操作系统上进行安装。
介绍了 Milvus 2.4 新增的 Hybrid Search 功能,围绕多向量列的搜索方法进行深入探讨。
这篇文章提供了在统信 UOS 离线服务器上基于 Docker 安装 Milvus 的教程,适用于最新 2.4.x 版本。
这些资源可以帮助你了解和学习 Milvus 2.4.x 版本的安装、配置以及如何利用其新特性进行开发。
Milvus 2.x 版本的教程可以从以下资源中获取:
极客文档提供了关于 Milvus 的全面介绍,包括向量相似度检索、Milvus 的选择理由、支持的索引类型和距离计算公式、应用场景、系统架构、开发者工具和 API 等。此外,还有 Milvus 生态系统工具的介绍和更多资源的链接。
Milvus 官方网站提供了 Milvus 的设计原理、开发者工具、API 访问、Milvus 生态系统工具等信息,并提供了一些示例应用,如图像、视频、音频、分子相似性搜索,推荐系统等。
CSDN 博客文章详细介绍了 Milvus 2.4 版本的新特性,包括 CAGRA 索引、多向量搜索、Grouping 搜索、稀疏向量支持(beta)、倒排索引和模糊匹配支持、内存映射存储等,并提供了新特性的体验过程,如数据准备、代码编写、单向量搜索和多向量搜索的示例。
另一篇极客文档的文章介绍了如何使用 Python 运行 Milvus,通过提供的示例代码,可以初步了解 Milvus 的功能,包括准备工作和基本的 Milvus 操作。
CSDN 博客提供了 Milvus 的安装和使用教程,包括两种安装方式:自己编译安装和使用 Docker 安装,并推荐使用 Docker 安装,因为它方便快捷,适用于 Windows 系统。
这些资源将帮助您了解 Milvus 2.x 版本的安装、配置和使用,以及如何利用其功能进行开发。