专著推荐/驾驭AI时代的“数据引擎”!《The Architecture Handbook for Milvus Vector Database》:打造高性能向量检索系统的架构圣经

The Architecture Handbook for Milvus Vector Database: Design and implement high-performance vector search systems with Milvus

ISBN：9781835881705

出版社：Packt Publishing

到货周期：10-12周

内容简介

在生成式AI与大模型狂飙突进的今天，非结构化数据（如文本、图像、音视频）正呈指数级爆发。如何让机器在亿级数据中实现毫秒级的精准召回？答案就藏在向量数据库的架构设计中。今天，为大家重磅推荐由 Yudong Cai、Jeremy Zhu、Xuan Yang 和 Bang Fu 四位行业专家联袂打造的实战巨著——《The Architecture Handbook for Milvus Vector Database: Design and implement high-performance vector search systems with Milvus》（《Milvus向量数据库架构手册：使用Milvus设计与实现高性能向量检索系统》）。这不仅是一本技术指南，更是每一位AI基础设施工程师打通底层架构的“通关秘籍”。

💡 跨越理论与工程鸿沟：直击向量检索的核心痛点

本书的核心聚焦于云原生向量数据库 Milvus 的底层架构设计与工程落地。在真实的企业级AI应用中，当数据量与查询并发按百倍规模增长时，平台往往会面临严峻的工程挑战。作者结合前沿的**向量索引构建（Vector Index Construction）技术，系统拆解了如何在性能不显著下降的前提下，支撑数千万甚至上亿级高维向量的构建与查询。书中深入探讨了从传统关系型数据到非结构化数据（Unstructured Data）**的融合检索，教你如何通过混合查询（Hybrid Query）在向量相似度搜索的同时施加标准SQL过滤，彻底打破数据孤岛。

🛠️ 硬核干货：从GPU加速到云原生架构的实战演练

作为一本极具落地价值的架构手册，本书为开发者提供了一套全方位的解决方案：

异构计算与GPU加速
：面对海量向量索引构建与查询时的计算瓶颈，本书前瞻性地探讨了如何利用GPU算力进行向量检索加速（Vector Search Acceleration）。通过将繁重的聚类与距离计算卸载至GPU，大幅缩短索引构建时间，让系统在高并发下依然保持高吞吐。
云原生架构与弹性扩展
：深入剖析了Milvus的云原生设计理念，指导开发者如何设计高可用向量数据库（High-Availability Vector Database）。无论是数据分区、分布式存储，还是计算与存储的解耦，都能找到现成的架构蓝图，确保系统具备极强的可扩展性。
企业级迁移与运维优化
：针对生产环境的痛点，书中还分享了从Elasticsearch、PostgreSQL等系统无缝迁移至Milvus的最佳实践，帮助团队在实现业务零停摆的同时，大幅降低向量基础设施的运维成本。

🌟 结语：AI基础设施的案头必备

《The Architecture Handbook for Milvus Vector Database》将前沿的AI检索需求与硬核的数据库架构完美融合。无论你是深耕AI算法的工程师，还是致力于大模型应用落地的架构师，这本汇集了顶尖实战经验的著作，都将为你带来极大的启发。翻开它，掌握构建高性能向量检索系统的终极密码，在AI时代抢占数据底座的制高点！