嵌入作为存储和查询非结构化数据高维表示的主要数据格式，与Milvus等向量数据库集成。当你生成嵌入（即捕获文本、图像或其他数据语义特征的数值向量）时，它们被存储在 Milvus 中作为索引条目。数据库组织这些向量，以实现快速相似性搜索，这是其核心功能。例如，BERT 等文本嵌入模型可能将一个句子转换为一个 768 维向量，Milvus 以一种能够快速找到含义相似的其他句子的方式存储此向量。这种集成弥合了机器学习模型（用于创建嵌入）和可扩展查询系统（用于使用嵌入）之间的差距。
该过程涉及三个关键步骤：嵌入生成、索引和查询。首先，数据通过一个模型（例如，用于图像的 ResNet 或 OpenAI 的文本嵌入模型）生成嵌入。然后将这些向量插入到 Milvus 中，使用 HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 或 IVF (Inverted File Index) 等算法进行索引。这些算法将相似的向量分组或创建图结构以减少搜索时间。查询时，输入（例如，搜索短语或图像）使用相同的模型转换为嵌入，Milvus 扫描其索引以查找最近邻。例如，搜索“红色跑车”可能会返回代表法拉利图像或车辆文本的向量，按余弦相似度或欧氏距离排序。
开发者利用这种集成构建推荐系统、语义搜索或图像检索等应用。假设你正在构建一个音乐推荐引擎：可以将用户收听历史记录嵌入到向量中，Milvus 将找到具有相似嵌入的歌曲。Milvus 处理可扩展性挑战——例如在集群中分发数据或优化内存使用——因此开发者可以专注于应用逻辑。Milvus 的 SDK 等工具简化了嵌入的插入和通过少量 API 调用进行查询。例如，在训练一个模型来嵌入产品描述后，开发者可以在 Milvus 中索引数百万个向量，并启用实时“查找相似产品”功能。这种工作流程避免了暴力比较，使得高效处理大型数据集成为可能。