02:54Milvus@milvusioMilvus 团队分享了一个用户案例:在单机 32GB 内存环境下,用 FLAT 索引配合 FP16 存储、mmap 内存映射和标量过滤,成功加载 2500 万 1280 维图像向量,实际驻留内存仅约 600MB,热查询延迟低于 100ms。默认 FP32 预估需 139GB,而 AISAQ 和 IVF_FLAT 索引均因构建或加载问题失败。该方案适合搜索空间远小于全量集合的场景,如租户级 RAG、带标签的图像搜索或电商搜索。AI产品Milvus向量数据库内存优化FP16mmap推荐理由:做向量搜索的团队常被内存预算卡住,这个案例直接展示了 FLAT + FP16 + mmap 的组合拳如何把 139GB 需求压到 600MB,适合资源受限的单机部署场景,值得参考。原文