探索Milvus 2.4的Hybrid Search：多模态搜索新纪元

探索Milvus 2.4的Hybrid Search：多模态搜索新纪元

在数据驱动的时代，如何高效地管理和检索大规模的非结构化数据成为了业界关注的焦点。随着AI技术的快速发展，尤其是多模态数据的激增，向量数据库因其强大的相似度搜索能力而备受青睐。近期，Milvus 2.4版本的发布，尤其是Hybrid Search的引入，更是为多模态搜索带来了新的解决方案。

一、Milvus 2.4概述

Milvus是一款开源的向量数据库，自2019年问世以来，已在全球范围内积累了众多用户，广泛应用于图片检索、视频推荐、音频分析等领域。Milvus 2.4版本在原有基础上进行了大量优化和创新，其中最引人注目的便是Hybrid Search功能，它支持单个集合中的多向量列，以及基于这些多向量列的复杂搜索策略。

二、Hybrid Search简介

Hybrid Search，即混合搜索，是Milvus 2.4版本的核心特性之一。它允许用户在单个集合中存储多个向量列，每个向量列可以代表数据的不同角度或不同embedding模型的输出。通过这种方式，Milvus能够支持更加复杂和全面的信息检索需求。

1. 多向量列支持

在以往版本中，Milvus仅支持单个集合内的单个向量列。这虽然能够满足大多数基本需求，但在面对多模态数据或需要多维度表征的复杂场景时显得力不从心。Milvus 2.4通过引入多向量列支持，打破了这一限制。用户可以在单个集合中存储多个向量列，每个向量列都可以配置不同的metric type和index type，极大地提高了数据的表征能力和搜索的灵活性。

2. 融合策略

在拥有了多向量列之后，如何有效地利用这些信息进行搜索成为了一个关键问题。Milvus 2.4提供了两种经典的融合策略：RRF（Ranked Retrieval Fusion）和WeightedRanker（分数加权平均算法）。

• RRF：侧重于使用排名信息，将各个检索器的排名结果加权并合并，以提高整体检索的相关性和效果。它适用于需要对结果排名进行融合的场景。
• WeightedRanker：通过对不同召回路的分数进行加权平均计算，得到一个综合的结果。用户可以根据数据源的可靠性、准确性等因素为每一路分配不同的权重，从而实现更精细化的搜索控制。

三、实践应用

为了更直观地展示Hybrid Search的应用效果，我们以一个文本-图片搜索的例子进行说明。

假设我们有一个电商平台，需要实现以文搜图的功能。首先，我们使用不同的embedding模型（如ResNet和CLIP）对图片和文本进行特征提取，并将这些特征向量存储在Milvus的同一个集合中作为不同的向量列。当用户输入一段文本时，Milvus会同时在这两个向量列上进行搜索，并根据RRF或WeightedRanker策略对结果进行融合，最终返回与用户输入最相似的图片。

四、操作建议

1. 数据准备：在将数据导入Milvus之前，需要选择合适的embedding模型进行特征提取，并确保不同模态的数据能够映射到相同维度的向量空间。
2. 索引构建：为了提高搜索效率，需要对向量列构建索引。Milvus支持多种索引类型，用户可以根据实际情况选择最适合的索引。
3. 融合策略选择：根据具体应用场景的需求选择合适的融合策略。如果更关注结果的排名顺序，可以选择RRF；如果更关注结果的综合质量，可以选择WeightedRanker。
4. 性能调优：在实际应用中，可能需要根据系统的负载情况和查询响应时间对Milvus进行性能调优，以确保系统的稳定性和高效性。

五、总结

Milvus 2.4的Hybrid Search功能为向量数据库在多模态搜索领域的应用开辟了新的道路。通过支持多向量列和多种融合策略，Milvus能够更好地满足复杂场景下的信息检索需求。我们相信，在未来的发展中，Milvus将继续引领向量数据库技术的创新和发展方向。

希望本文能够帮助读者更好地理解和应用Milvus 2.4的Hybrid Search功能，也期待更多用户能够加入Milvus的大家庭共同推动向量数据库技术的发展。