#June Z星月度速览
- Milvus 发布 2.0 新版本，重新定义向量数据库
- 向量数据库 Milvus 从顶级开源基金会 LF AI & Data 毕业
- 基于 KubeSphere 容器平台，一键可视化部署 Milvus 向量数据库
- 丁香园基于 Milvus 的向量召回应用，极大提高开发部署效率
- Milvus 在唯品会搜索推荐的实践，搭建高效电商搜索推荐系统
- Milvus 在 Tokopedia 的应用，让语义搜索更加智能
- Zilliz 创始人星爵出席2021北京智源大会，谈非结构化数据处理的新CAP理论
- Zilliz 数据工程师陈室余参与ECUGx七牛云线下活动，分享《音视频的相似性检索与推荐》
- Zilliz 入选2021中国潜在独角兽企业榜单
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2018 年 10 月，我们写下了向量数据库 Milvus 的第一行代码；2021 年 3月，我们迎来了 Milvus 1.0 版本；随着新需求的出现，更多问题也逐渐浮现出来，时隔 3 个月，Milvus 2.0 应云而生。总结过去三年的经验，在和大家一起聊聊 Milvus 2.0 期待解决的问题，以及为什么 Milvus 2.0 是解决这些问题的良药。
Milvus 2.0线下发布会完整回顾可以 查看这篇文章。
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经过一年多的孵化，近期，由 Zilliz 开发和开源的向量数据库 Milvus 从顶级开源基金会 LF AI & Data 毕业。这意味着， Milvus 得到全球技术专家的认可，成为世界顶级的开源项目之一，并在 LF AI & Data 技术咨询委员会获得投票席位。
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KubeSphere 是在 Kubernetes 之上构建的以应用为中心的多租户容器平台，完全开源，支持多云与多集群管理，提供全栈的 IT 自动化运维的能力，简化企业的 DevOps 工作流。通过这篇文章，了解如何 使用 KubeSphere 容器平台可视化部署 Milvus 向量数据库以及 Milvus 在云原生场景下的基本使用。
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约2019年初，丁香园团队就尝试在推荐业务中引入基于 Faiss 的向量召回，随后很快意识到，Faiss 作为一个基础库缺乏分布式方案，数据持久管理等问题令其无法应付大数据场景，Milvus 很好的弥补了 Faiss 的不足。此篇文章为丁香园在搜索场景中关于向量召回方向的思考和尝试，希望他们的经验能带给其他 Milvus 用户一些启发。
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随着互联网数据规模的爆炸式增长，当前主流电商平台的商品品类及数量越来越多，用户却越来越难以便捷地找到自己需要的产品。经过调研比较，唯品会团队决定采用开源向量数据库 Milvus。凭借 Milvus 的出色性能，唯品会搭建的电商搜索推荐系统能够高效地查询出与目标向量相似的 TopK 个向量。
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Tokopedia 是印度尼西亚最大的电商平台，目前拥有逾 9000 万月活跃用户和 860 万家商户，帮助用户迅速并精准地找到想要的商品才是产品语料库的价值所在。在试用了 GitHub 上几个为人熟知的向量搜索引擎和向量数据库后，最终选用 Milvus 向量数据库。
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6 月 3 日，由北京智源人工智能研究院主办的 2021 北京智源大会在北京举行，Zilliz 创始人兼 CEO 星爵受邀出席分享开源技术创新进展，与智源研究院理事长张宏江、⾼瓴创投合伙⼈李强、北京科创基⾦投资部执⾏总经理魏凡杰、小冰公司 CEO 李笛等同台共话 AI 创业的机遇与挑战。
