<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>MILVUS向量数据库 on 轩源的网络日志</title><link>https://blog.xuanyuan.me/tags/milvus%E5%90%91%E9%87%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93/</link><description>Recent content in MILVUS向量数据库 on 轩源的网络日志</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Sun, 13 Sep 2026 13:12:28 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://blog.xuanyuan.me/tags/milvus%E5%90%91%E9%87%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Docker 部署 Milvus：轻松搭建高性能向量数据库平台</title><link>https://blog.xuanyuan.me/archives/2414/</link><pubDate>Sun, 13 Sep 2026 13:12:22 +0800</pubDate><guid>https://blog.xuanyuan.me/archives/2414/</guid><description>&lt;p&gt;&lt;em&gt;本文基于  &lt;a class="link" href="https://xuanyuan.cloud/zh/r/openeuler/milvus" target="_blank" rel="noopener"&#10; &gt;openeuler/milvus:2.6.0-oe2403sp2&lt;/a&gt;，跟做标签  &lt;strong&gt;2.6.0-oe2403sp2&lt;/strong&gt;（Milvus &lt;strong&gt;2.6.0&lt;/strong&gt; / openEuler &lt;strong&gt;24.03-LTS-SP2&lt;/strong&gt;），客户端实测  &lt;strong&gt;pymilvus 3.0.1&lt;/strong&gt;，测试平台  &lt;strong&gt;Ubuntu 24.04&lt;/strong&gt; Linux。&lt;/em&gt;&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Milvus GUI ATTU Docker 容器化部署指南</title><link>https://blog.xuanyuan.me/archives/2133/</link><pubDate>Sun, 07 Dec 2025 20:07:56 +0800</pubDate><guid>https://blog.xuanyuan.me/archives/2133/</guid><description>&lt;h2 id="概述"&gt;&lt;a href="#%e6%a6%82%e8%bf%b0" class="header-anchor"&gt;&lt;/a&gt;概述&#10;&lt;/h2&gt;&lt;p&gt;ATTU 是一款全方位的 Milvus 管理工具（Milvus GUI），旨在简化 Milvus 向量数据库的管理流程，降低运维成本。通过直观的图形界面，用户可以轻松完成 Milvus 集群监控、数据管理、向量检索等核心操作。采用 Docker 容器化部署 ATTU，能够显著提升部署效率、确保环境一致性，并简化版本管理流程。本文将详细介绍通过 Docker 部署 ATTU 的完整流程，包括环境准备、镜像拉取、容器配置及功能验证等关键步骤。&lt;/p&gt;</description></item><item><title>MILVUS Docker 容器化部署指南</title><link>https://blog.xuanyuan.me/archives/2131/</link><pubDate>Sat, 06 Dec 2025 10:59:08 +0800</pubDate><guid>https://blog.xuanyuan.me/archives/2131/</guid><description>&lt;h2 id="概述"&gt;&lt;a href="#%e6%a6%82%e8%bf%b0" class="header-anchor"&gt;&lt;/a&gt;概述&#10;&lt;/h2&gt;&lt;p&gt;MILVUS（中文名称：向量数据库）是一款开源的高性能向量数据库，专为复杂的相似度搜索和分析应用设计。它能够高效存储、索引和查询数十亿级别的高维向量数据，广泛应用于推荐系统、欺诈检测、图像检索、自然语言处理等人工智能领域。作为连接机器学习模型与实际应用的关键组件，MILVUS 通过优化的索引结构和查询算法，提供了毫秒级的向量相似度搜索能力，支持多种距离度量方式（如欧氏距离、余弦相似度、汉明距离等），并兼容主流的机器学习框架。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>