EasyVectorDB

向量数据库学习与实战指南

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🌟 项目简介

EasyVectorDB 是一个全面的向量数据库学习与实战指南，涵盖了从基础概念到生产部署的完整知识体系。本项目专注于 Milvus 和 Faiss 两大主流向量数据库，提供理论学习、实践教程和项目案例。

📖 内容导航

🎯 Milvus 教程

章节	内容	关键知识点	状态
前言	前言	项目目标与大纲	✅
第一章	向量数据库介绍	核心概念/发展历程/应用场景/深入理解架构设计	✅
	索引介绍	索引原理/类型选择/优化策略	✅
	聚类介绍	聚类原理/算法选择/优化策略	✅
第二章	Milvus Lite部署与应用	Lite部署方案	✅
	Milvus Standalone部署	Standalone部署方案	✅
	MinerU部署	MinerU部署方案	✅
第三章	Milvus 文本嵌入实战	文本嵌入实战案例	✅
	Milvus pdf嵌入实战	pdf嵌入实战案例	✅
	Milvus pdf多模型嵌入实战	pdf多模型嵌入实战案例	✅
	Milvus 数据切分总结	数据切分场景和应用总结	✅
第四章	Milvus 存储优化	mmp理论与实践，数据切分策略	✅
	FunsionAnns	FusionANNS论文解读	✅
	向量	稀疏向量 TF-IDF BM25 ColBERT 嵌入向量的局限性	✅
	Meta-Chunking：一种新的文本切分策略	Learning Text Segmentation and Semantic Completion via Logical Perception论文解读	✅
第五章	url分割处理	视频数据存储过程中url分割与存放	✅
	Cre_milvus	综合实践（暂定）	⌛
	HDBSCAN聚类可视化	使用HDBSCAN聚类算法进行数据可视化	✅
	Text_search_pic	文搜图	✅
	Meta-chunking	Meta-chunking论文实现demo	✅
	Limit	Meta-limit论文实践	✅
	Locust	基于Locust的Milvus性能测试工具	✅
第六章	k8s部署Milvus监控	基于loki与Grafana的Milvus监控系统	✅

🔧 Faiss 教程

章节	内容	关键知识点	状态
	Faiss核心原理与架构	Faiss核心原理与架构	⌛
	待补充	索引构建与参数调优	⌛
	待补充	GPU加速方案	⌛
	待补充	大规模向量检索实践	⌛
	待补充	文本嵌入实战	⌛
	待补充	不同数据库比较	⌛

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📄 补充资源

• 📚 Datawhale社区介绍
• 🌐 在线文档站点
• 💻 项目源码

🤝 参与贡献

• 如果你发现了一些问题，可以提Issue进行反馈，如果提完没有人回复你可以联系保姆团队的同学进行反馈跟进~
• 如果你想参与贡献本项目，可以提Pull request，如果提完没有人回复你可以联系保姆团队的同学进行反馈跟进~
• 如果你对 Datawhale 很感兴趣并想要发起一个新的项目，请按照Datawhale开源项目指南进行操作即可~

核心贡献者

• 牧小熊-项目负责人 (Datawhale成员-武汉社区负责人)
• 刘晓-项目贡献者(Datawhale鲸英助教)

所有贡献者

感谢所有为本项目做出贡献的开发者们！

特别感谢

• 感谢 @Sm1les 对本项目的帮助与支持
• 感谢所有为本项目做出贡献的开发者们 ❤️

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📜 开源协议

本作品采用 知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议 进行许可。

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