随着Milvus 2.6.0版本的发布，Milvus社区成功将鲲鹏BoostKit的预取特性合入主线，实现了对鲲鹏服务器硬件的深度适配。用户只需升级Milvus版本，便能“开箱即用”享受超过50%的性能飞跃，向量检索更快更稳，开启智慧应用新体验！
预取加速，释放鲲鹏硬件潜力
作为领先的开源向量数据库，Milvus广泛支撑推荐系统、图像检索、NLP等多种AI应用。向量距离计算是检索性能的核心瓶颈，特别是在HNSW索引算法中，L2距离计算耗时占比超过90%。尽管Milvus已经利用ARM SVE指令实现向量化加速，但仍有提升空间。
鲲鹏BoostKit通过深入分析HNSW算法的计算流和CPU微架构，巧妙采用预取指令，在L2距离计算函数中提前将数据加载进L1缓存，大幅提升缓存命中率，避免内存访问延迟，让计算过程更加连贯高效。测试表明，这一优化可带来50%以上的计算性能提升，提升鲲鹏服务器上的Milvus检索速度。
当前，这套优化已经合入Milvus社区主干，用户无需任何复杂调优或打补丁，只需安装Milvus 2.6.0及以上版本，即可自动获得鲲鹏BoostKit的预取加速效果，真正实现“开箱即优”，让应用快速上线与释放性能潜力。
鲲鹏BoostKit预取：多场景助力更智能
外卖超市搜索：容错能力+智能推荐两不误
用户输入拼写错误、语言混用，或对小众产品用描述搜索时，传统系统容易陷入无结果尴尬。Milvus借助向量检索与语义搜索技术，大幅提升搜索容错能力和智能化水平。鲲鹏BoostKit的预取优化不仅提升了检索速度，也带来更流畅的用户体验，助力电商提升用户粘性和转化率。
智能客服平台：快速精准，提升用户满意度
基于向量数据库的RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术，让AI机器人能迅速捕捉用户意图，并在海量知识库中高效检索准确答案。相比传统模式，响应速度和准确率显著提升，鲲鹏BoostKit优化释放更强算力，助力提升服务质量，减轻人工压力。
电力交易市场：历史数据洞察，精准电价预测
电价预测依赖历史天气及市场波动数据，精准度直接影响经济效益。Milvus通过向量查询帮助操作员快速找到相似历史日作为参考，预测准确率从不足60%提升至75%以上。高效的预取机制保障了数据处理的实时性和准确性，为电力交易保驾护航。
快速上手：在鲲鹏服务器上轻松部署Milvus推荐示例
在电商、视频、音乐等领域，推荐系统需要根据用户的兴趣和行为，实时推荐相关内容。即刻体验鲲鹏BoostKit带来的性能飞跃，只需三步：
在鲲鹏服务器安装Milvus 2.6.0或更高版本；
运行示例代码，创建向量集合、加载数据、构建HNSW索引；
通过简单API调用，实现实时高效的相关推荐。
import randomimport numpy as npfrom pymilvus import Milvus, connections, FieldSchema, CollectionSchema, DataType# 初始化Milvus连接connections.connect("default", host="localhost", port="19530")# 创建集合collection_name = "recommendation_system"dimension = 100 # 向量维度fields = [FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True, auto_id=True),FieldSchema(name="vector", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=dimension)]schema = CollectionSchema(fields=fields, description="推荐系统示例集合")collection = Milvus().create_collection(collection_name, schema)# 插入数据num_entities = 1000vectors = np.random.rand(num_entities, dimension).astype(np.float32)ids = [i for i in range(num_entities)]collection.insert([ids, vectors])# 等待数据加载完成collection.load()# 构建HNSW索引index_params = {"index_type": "HNSW","params": {"M": 8, "efConstruction": 100},"metric_type": "L2"}collection.create_index(field_name="vector", index_params=index_params)# 搜索search_vectors = np.random.rand(1, dimension).astype(np.float32)search_params = {"ef": 10}results = collection.search(search_vectors, "vector", search_params, limit=10, output_fields=["id"])# 打印结果print("搜索结果：")for result in results[0]:print(f"ID: {result.id}, 距离: {result.distance}")# 释放集合collection.release()# 断开连接connections.disconnect("default")
（demo实践，仅供参考）
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