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Milvus Bootcamp 项目介绍

项目简介

Milvus Bootcamp 是一个向用户展示 Milvus 向量数据库强大功能和简单操作的平台。该平台的核心理念是“嵌入一切”，通过人工智能将非结构化数据（如图像、音频和视频等）转换为特征向量，然后通过计算这些向量的相似度，如欧几里得距离或余弦距离等，来进行数据分析。

Milvus Bootcamp 让用户有机会体验运行基准测试，同时可以构建多种相似搜索应用，比如聊天机器人、推荐系统、反向图像搜索、分子搜索、视频搜索、音频搜索等等。

应用场景

本地运行

Milvus Bootcamp 提供了多个应用场景的解决方案，每个应用都包含一个 Jupyter Notebook 或可在本地机器上运行的 Docker 部署方案。此外，项目还提供相关的技术文章和直播课程。具体应用包括：

• 反向图像搜索：使用 Milvus 和 Towhee 搭建反向图像搜索系统。
• 文本图片搜索：结合 CLIP，使用文本实现图片检索。
• 问答机器人 (RAG)：利用自然语言处理（NLP）构建聊天问答系统。
• 文本搜索引擎：使用 Milvus 和 BERT 模型搭建文本搜索引擎。
• 推荐系统：搭建基于人工智能的电影推荐系统，结合 PaddlePaddle 的深度学习框架。
• 视频搜索：通过图像实现视频相似度搜索。
• 音频分类和指纹识别：实现音频分类引擎和基于音频指纹的引擎，如音乐检测系统。
• 分子相似度搜索：与 RDKit 配对，构建化学信息学的分子相似性搜索系统。

为方便用户探索和使用这些功能，项目还提供了详细的使用示例。

在线演示

Milvus Bootcamp 提供了在线演示，包括反向图像搜索、聊天机器人和分子搜索，用户可以亲身体验这些应用的强大功能。

性能测试

Milvus Bootcamp 不仅提供了主流向量数据库和云服务的基准测试结果，其VectorDBBench工具还可用于性能和成本效益的比较分析。

社区和贡献

任何人都可以为 Milvus Bootcamp 项目做出贡献，详见 贡献指南。

Milvus 社区亦十分活跃：

• 用户可加入 Milvus 的 Discord 与团队和社区成员交流。
• Zilliz 企业客户可以通过 Slack 联系技术支持（具体邀请请咨询 Zilliz 联系人）。
• 如需开源技术支持、讨论及报告 bug，请加入我们的 GitHub 讨论区。
• 我们还有一个微信交流群，方便中文用户交流讨论。

Milvus Bootcamp 致力于提供一个多样化、实用性强的平台，让用户能有效利用非结构化数据，实现数据的深度挖掘和分析。