处理向量数据库中的文档更新和删除需要明确的策略，因为向量数据库针对相似性搜索进行了优化，而非事务性操作。当文档被更新或删除时，您需要确保相应的向量嵌入和元数据保持同步。对于更新，这通常涉及为修改后的文档重新生成向量嵌入，并替换旧的条目。对于删除，您将从数据库中移除向量和相关数据。大多数向量数据库或库（如 FAISS 或 Pinecone）都提供这些操作的 API，但实现细节取决于工具以及您的数据组织方式。
要更新文档，首先使用其唯一标识符或元数据检索现有条目。使用与之前相同的嵌入模型为修改后的文档重新生成向量嵌入。然后，在数据库中替换旧的向量和元数据。例如，在使用 PostgreSQL 和 pgvector 扩展的系统中，您可能执行 UPDATE 查询来覆盖特定行的嵌入列。如果向量数据库不支持原地更新（在仅追加系统中很常见），您可能需要删除旧条目并插入新条目。对于删除，使用文档的唯一 ID 移除向量和元数据。在像 Pinecone 这样的云服务中，这通过接受 ID 列表的 delete() 方法完成。如果 ID 不可用，元数据过滤器（例如，source=doc123）也可以帮助定位要删除的条目。
主要挑战包括确保一致性和性能。例如，频繁的更新可能会导致某些向量数据库中的索引碎片化，从而降低搜索效率。在非高峰时段批量处理更新可以缓解这个问题。版本控制是另一个需要考虑的因素：如果您的应用程序需要历史数据，您可能会为更新后的文档插入新的向量而不是覆盖它们，并在元数据中标记版本。如果不清理旧向量，存储成本可能会飙升。像 Weaviate 这样的工具内置了版本控制和保留策略来处理这个问题，而更简单的系统（例如 FAISS）则需要手动管理。始终在负载下测试更新/删除工作流，以避免意外情况——向量数据库优先处理读取操作，因此写密集型工作负载可能需要调整。