向量数据库在大模型应用中的关键作用

核心能力#

• 向量存储：保存 embedding 模型生成的高维向量。
• 相似度检索：通过余弦相似度、点积或欧氏距离查找相近内容。
• 索引结构：利用 HNSW、IVF 等索引提升大规模检索性能。
• 元数据过滤：结合用户、业务、权限、时间等字段进行精确筛选。
• 混合检索：将关键词检索与语义检索结合，提升召回质量。

应用场景#

向量数据库常用于企业知识库问答、智能客服、金融风控、医疗问答、推荐系统和代码检索等场景。

在 RAG 系统中，它通常承担“记忆层”角色，检索结果会直接影响大模型生成答案的准确性。

原文#

本文根据我的 CSDN 文章整理，原文链接：向量数据库在大模型应用中的关键作用。