RAG(检索增强生成)向量数据库是一种专门的存储系统,旨在为生成式 AI 模型实现上下文信息的高效检索。 与以结构化表格或文档形式存储数据的传统数据库不同,向量数据库将信息存储为数值向量(数字数组),称为嵌入。 这些嵌入表示文本、图像或其他数据类型在高维空间中的语义含义。 在 RAG 系统中,向量数据库充当知识源,允许生成模型在生成响应之前查询相关信息。 例如,在问答系统中,数据库可能会存储文章或文档的嵌入,模型检索这些嵌入以准确回答用户的查询。
向量数据库的核心功能在于其执行快速相似性搜索的能力。 当数据添加到数据库时,嵌入模型(如 BERT 或 OpenAI 的文本嵌入)会将文本转换为向量。 在检索期间,用户的查询也会转换为向量,数据库使用近似最近邻 (ANN) 搜索等算法找到最接近的匹配向量。 此过程允许系统识别语义相关的内容,即使查询措辞与存储的数据不同。 例如,对“如何修理漏水管道”的查询可能会从数据库中检索与“管道维修”或“漏水解决方案”相关的向量。 FAISS、Pinecone 或 Chroma 等工具通常用于有效地实现此步骤,从而平衡速度和准确性。
开发人员使用 RAG 向量数据库,通过在事实、最新信息中确定输出来增强生成模型。 例如,客户支持聊天机器人可以从数据库中提取产品手册或常见问题解答以生成精确的答案,从而减少幻觉。 向量数据库还可以很好地扩展到大型数据集,因为 ANN 技术避免了比较每个可能的向量对。 与依赖于精确匹配的基于关键词的搜索不同,向量搜索可以处理同义词、释义和上下文关系。 这使其非常适合语义搜索、推荐系统或内容审核等应用。 通过将向量数据库集成到 RAG 管道中,开发人员可以构建将外部知识的广度与生成模型的灵活性相结合的 AI 系统。