大模型应用与部署
技术方案
一、引言
人工智能蓬勃发展，Qwen 大模型在自然语言处理领域地位关键，其架构优势尽显，能处理文本创作等多类复杂任务，提供优质交互。Milvus 向量数据库则是向量数据存储检索利器，有高效索引算法（如 IVF_FLAT、HNSWLIB 等）助力大规模数据集相似向量定位与检索，具可扩展性应对海量数据，分布式架构保障复杂网络及高并发下的稳定。
二、Milvus 向量数据库概述
1、功能特性
1)高效索引算法：Milvus 有 IVF_FLAT 等算法。IVF_FLAT 聚类向量空间缩查询范围；HNSWLIB 用特定结构兼顾精度与速度找近似最近邻，助 Milvus 于大规模数据中快速定位相似向量，支撑向量相似性应用。
2)可扩展性：水平扩节点，增存或算节点无缝对接，数据增时性能稳，适全规模项目。
3)分布式架构：多节点高效运行，数据分布存处，节点协同，部分故障自动切换，确保持续运行与可靠服务。
2、数据存储与管理
1)预处理：存前清洗噪声、重复数据，标准化格式，文本分词等提向量生成质量。
2)向量生成：文本用 Word2Vec 等模型，图像用卷积神经网络转数据为向量。
3)插入流程：连 Milvus 设参数
