要存储 OpenAI 生成的嵌入向量以便后续使用，可以使用数据库、文件存储或专门的向量数据库。 嵌入向量是数值数组，通常具有数百或数千个维度，因此高效的存储和检索方法至关重要。 常见的方法包括将嵌入向量序列化为文件（如 JSON 或 CSV）以简化操作，使用关系数据库（例如 PostgreSQL）进行结构化存储，或利用向量优化的数据库（例如 FAISS、Pinecone）进行快速相似性搜索。 选择取决于您的用例，即您是优先考虑易于设置、可扩展性还是查询性能。
对于基于文件的存储，您可以将嵌入向量保存为 JSON 或二进制文件。 例如，在 Python 中，在使用 OpenAI 的 API 生成嵌入向量后，您可以使用 json 模块对它们进行序列化。 如果嵌入向量很大，请考虑将它们分成块或压缩文件。 这是一个基本示例
import json
embeddings = [...] # List of embeddings from OpenAI
with open('embeddings.json', 'w') as f:
json.dump(embeddings, f)
对于数据库，具有向量扩展（例如 pgvector）的关系系统（如 PostgreSQL）允许您将嵌入向量存储在表列中并执行向量运算。 或者，NoSQL 数据库（如 MongoDB）可以将嵌入向量作为数组存储在文档中。 像 Pinecone 或 FAISS 这样的向量数据库针对高速相似性搜索进行了优化，这对于推荐系统等应用程序至关重要。 例如，Pinecone 允许您索引嵌入向量并使用余弦相似度查询它们，且延迟极低。
最佳实践包括将元数据与嵌入向量一起存储（例如，源文本、模型版本、时间戳）以保持上下文。 对您的存储格式进行版本控制，以便在 OpenAI 的嵌入模型发生更改时处理更新。 对于大型系统，结合使用冷存储（用于备份的文件）和热存储（用于频繁访问的数据库）。 如果您在云环境中进行部署，则 AWS S3（用于文件）或托管向量数据库（如 Azure Cognitive Search）等服务可以简化可扩展性。 始终测试检索性能——基于文件的方法在大型数据集上可能会滞后，而专用向量数据库可确保低延迟查询。