在 AI 检索应用中，处理亿级向量数据集的近似最近邻（ANN）搜索管道需要高效、可扩展的架构。Milvus 作为云原生向量数据库，通过分布式存储、混合索引和实时摄取机制，提供了一个可靠的解决方案。它支持水平扩展，适用于推荐系统、语义搜索和多模态 RAG 等场景，确保低延迟和高吞吐量。
Milvus 的核心优势在于其分离存储与计算的架构设计。系统分为访问层、协调层、执行层和存储层，其中执行层包括 Streaming Node 处理实时数据、Query Node 执行历史查询，以及 Data Node 管理索引构建。这种设计允许独立扩展各组件，例如在 Kubernetes 集群中动态调整 Query Node 数量，以应对峰值负载。证据显示，Milvus 可在单节点上处理亿级向量搜索，平均延迟达毫秒级，支持 GPU 加速进一步提升性能。
构建 ANN 搜索管道时，首先配置分布式存储。Milvus 使用 etcd 作为元数据存储，确保高可用性和强一致性；WAL（如 Woodpecker）记录写操作，支持零磁盘设计直接写入对象存储（如 MinIO 或 S3），实现数据持久化和故障恢复。针对亿级数据集，推荐使用 S3 兼容的对象存储，结合冷热分离策略：热数据置于 SSD 缓存，冷数据存于低成本层。参数建议：WAL 缓冲区大小设为 64MB，对象存储分片大小 128MB，以平衡摄取速度和成本。
混合索引是 Milvus 实现高效 ANN 搜索的关键。支持多种索引类型，如 HNSW（图基）用于高召回率场景、IVF（聚类基）用于大规模数据，以及 DiskANN（磁盘优化）减少内存占用。管道中，可采用混合策略：先用 IVF_FLAT 粗筛，再用 HNSW 精炼。量化变体如 IVFPQ 可压缩向量至 8 位，节省 75% 存储空间，同时保持 95% 以上召回率。实际参数：对于 768 维向量，IVF nlist=1024，HNSW M=16、efConstruction=200；搜索时 nprobe=10，topK=100。证据表明，这种组合在亿级数据集上 QPS 可达数千。
实时摄取确保管道支持流式数据更新。Streaming Node 作为分片级协调器，处理插入、删除和 upsert 操作，通过 WAL 保证一致性。数据达到阈值（如 10MB 或 1 小时）时，转换为密封段，由 Data Node 构建索引并移至 Query Node。集成 Kafka 或 Pulsar 作为消息队列，可实现每秒数万向量摄取。清单：1) 批量插入大小 1000-5000 条，避免频繁 WAL 提交；2) 启用自动压实，compaction 间隔 5-10 分钟；3) 监控摄取延迟，阈值 <1s；4) 使用分区键（如用户 ID）分片，提高并行度。
在 Kubernetes 部署中，配置资源以匹配负载：Query Node 至少 8 核 CPU、32GB 内存、支持 NVMe SSD；扩展策略基于 QPS，每 1000 QPS 增 1 Node。集成 LangChain 时，通过 PyMilvus SDK 嵌入向量生成和检索，支持多模态如文本+图像。监控使用 Prometheus + Grafana，关注指标：查询延迟、摄取速率、索引构建时间。风险控制：设置一致性级别为 Bounded Staleness（滞后 1s），回滚策略为降级至 Standalone 模式。
最后，管道优化包括定期重建索引（每周）和 A/B 测试不同索引组合。Milvus 的生态集成简化了从原型到生产的过渡，确保 ANN 搜索管道在亿级规模下稳定运行。
资料来源：Milvus GitHub 仓库（https://github.com/milvus-io/milvus）；Milvus 官方文档架构概述（https://milvus.io/docs/architecture_overview.md）。