什么是RAG和向量数据库

概述

RAG：结合「检索」与「生成」的混合式架构，通过从外部文档库中检索相关信息，再由大模型生成最终答案，兼具可靠性与创造力。
向量模型：将文本、图像等非结构化数据映射到高维向量空间，以便计算相似度。
向量数据库：专门存储和检索这些高维向量，支持海量数据的高效近似最近邻搜索（ANN）。

整体流程示意：

用户提问
   ↓
┌────────────┐     ┌───────────────┐     ┌────────────────┐
│ 1. Embedding │ → │ 2. 向量检索    │ → │ 3. 内容拼接     │
│   文本向量化 │     │ (Vector DB)    │     │   + Prompt      │
└────────────┘     └───────────────┘     └────────────────┘
                                                   ↓
                                        ┌────────────────────────┐
                                        │ 4. 大模型生成回答      │
                                        └────────────────────────┘

RAG 原理

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索和生成的技术，用于增强大型语言模型（LLM）的回答能力。与传统只依赖模型训练数据不同，RAG允许模型在生成回答时动态检索外部知识库的信息，好比让 AI 进行“开卷考试”。具体来说，RAG 系统通常包括以下步骤：

数据摄取（Ingestion）：将权威信息（如公司文档、数据库等）加载到向量数据库或检索系统中；
检索（Retrieval）：当用户提出问题时，系统将问题转化为向量，并在知识库中搜索语义最相近的内容；
上下文融合（Augmentation）：将检索到的相关信息与用户问题合并，构造新的提示（prompt）给模型；
生成（Generation）：将增强后的提示输入LLM，由模型根据这些上下文生成回答。

通过上述流程，RAG 可以让模型在回答问题时参考实时的、特定领域的知识，从而提高准确性和相关性。例如，我们可以把 RAG 系统比作一个学生做“开卷考试”，学生（LLM）一边答题，一边翻阅教科书（向量数据库中的文档）来查找答案。在这个过程中，向量模型和向量数据库发挥关键作用：前者将查询和文档转换为数字向量，后者根据向量相似度快速检索相关内容。

示意图：

Query 向量: [0.12, -0.07, ...]
┌───────────────────────────────────┐
│ Vector DB                         │
│ ┌───────┐ ┌───────┐ ┌───────┐     │
│ │ 文档1  │ │ 文档2  │ │ 文档3  │ ... │
│ │ [0.10,…]││[-0.05,…]││[0.15,…]│     │
│ └───────┘ └───────┘ └───────┘     │
└───────────────────────────────────┘
相似度排序 → Top-k 文档

向量模型（Embedding 模型）

向量模型（或嵌入模型）是将文本、图像等数据映射为高维向量表示的 AI 模型。可以把这些向量看作数据的“数字指纹”或语义地图上的坐标。

向量表示

概念：将文本、图片、音频等映射为固定维度的实数向量，向量间的距离/夹角反映语义相似度。
度量：常用余弦相似度（Cosine Similarity）、欧氏距离（Euclidean Distance）等。

在这种表示下，语义相近的内容会在向量空间中聚集（距离更近）。例如，“猫”“狗”等词的向量在空间中会聚在一起，因为它们都是“动物”相关词；而与车辆相关的词则聚成另一簇。

通过向量表示，模型可以量化语义相似度——两个内容的向量越接近，它们的含义就越相近。

度量：常用余弦相似度（Cosine Similarity）、欧氏距离（Euclidean Distance）

常用的向量模型包括 OpenAI 的文本嵌入模型、Sentence-BERT 及各种预训练语言模型的嵌入层等，它们能将句子或段落转换为数百至上千维的向量。向量模型使得复杂的语义信息能被机器理解和计算，为后续的相似度检索打下基础。

向量数据库（Vector Database）

向量数据库是一种专门用于存储和检索向量的数据库。它索引、存储带有向量表示（嵌入向量）的数据对象（如文本段、文档片段、图像等），并提供高效的相似度搜索。查询时，系统将用户输入转为向量，与数据库中所有向量进行比对，快速返回那些在语义上最相似的条目（向量距离最近者）。可以把向量数据库想象成一个按内容相似性排序的图书馆索引：当你有查询时，就像给馆员一个关键词（向量），图书馆（向量数据库）会在语义上最相关的书籍（数据项）中帮你找答案。

主流向量数据库对比

目前常用的向量数据库及其特点包括：

FAISS：Meta（Facebook）开源的向量检索库。它专注于近似最近邻搜索，支持多种索引算法，非常适合对性能要求极高的场景（如需要在数千万甚至上亿条向量中快速检索），并且支持 GPU 加速。但作为库使用，需要自行管理资源和部署。
Pinecone：商业化的全托管向量数据库。它提供高可靠性、弹性伸缩的向量搜索服务，用户无需部署和维护基础设施。Pinecone 支持混合搜索（向量＋关键词）、实时数据写入和大型向量集查询，适合企业级应用，但使用成本相对较高。
Weaviate：开源的向量数据库。它除了向量搜索外，还支持基于 GraphQL 的灵活查询和知识图谱关系，可处理多模态数据。Weaviate 易于扩展，提供丰富的内置模块（如 OpenAI 嵌入模块等），适用于需要结构化语义关联的场景。
其他：例如 Milvus（开源，擅长大规模向量集；GPU 优化）、ChromaDB（轻量级，易于本地开发）、Qdrant（Rust 实现，强大的元数据过滤）等也很流行。总体而言，选型时可根据场景需求——规模、检索性能、部署复杂度和成本等因素进行权衡。例如，研究原型或小规模项目可选择 Chroma、FAISS 等开源方案；而对 SLA 要求高、数据量大的企业应用往往会采用 Pinecone、Weaviate 等托管/成熟解决方案。

RAG 工作流程示意图

系统首先将原始文档或数据拆分并嵌入向量数据库，然后接收用户查询，将其转换为向量并检索相关文档片段，最后将检索到的信息与原始问题一同输入 LLM，生成最终回答。通过这种方式，生成模型不仅依赖自身“记忆”，还能实时参考外部知识，从而获得更准确、更可信的答案。

用户问题经过嵌入检索模块，从向量数据库中获取相关内容，然后与问题一同传递给生成模型（LLM），得到最终回答。图中展示了文档拆分、向量化、检索、重排序等步骤

代码示例

下面用 Python 演示一个简单的 RAG 应用示例（采用 LangChain 库）。该示例首先将文本数据转换为向量并存入 FAISS 向量数据库，然后利用 RetrievalQA 组件执行检索问答。具体代码如下：

from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import OpenAI

# 示例文档数据
docs = [
    "这是文档1的内容，包含一些信息。",
    "这是文档2的内容，包含其他信息。",
    # 可以继续添加更多文档...
]

# 生成文档嵌入并创建向量数据库
embeddings = OpenAIEmbeddings()  # 使用 OpenAI 生成文本嵌入
vector_store = FAISS.from_texts(docs, embeddings)  # 创建 FAISS 向量数据库并插入文档

# 构建基于检索的问答链
llm = OpenAI()  # 调用 OpenAI 生成式模型
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm, retriever=vector_store.as_retriever())

# 执行问答
query = "文档1里提到了什么信息？"
answer = qa_chain.run(query)
print(answer)

以上代码中，我们先通过 OpenAIEmbeddings 将文档编码为向量，并通过 FAISS.from_texts 存入向量库。然后使用 RetrievalQA 定义问答链：系统会自动检索相关文档片段并将其传递给 LLM 最终生成答案。LangChain 官方文档也提供了类似的 RAG 实现示例。

应用案例

RAG 在实际产品中的应用非常广泛。常见场景包括：

文档问答系统/企业知识库助手：用户可以针对公司内部文档、手册或知识库进行查询，RAG 系统会实时检索相关内容并生成答案。例如，员工用自然语言问问题，系统从内部文档中找到相关段落并总结回答，提高了信息获取效率。
智能客服机器人：RAG 能使客服机器人根据最新的用户数据和产品文档提供准确回答，而不只是死记预设答案。无论是计费问题、产品功能，还是故障排查，机器人都能基于最相关的实时信息给出个性化的回复，提升客户体验。
其他行业助手：在医疗、金融等领域，RAG 也被用来构建智能助手。例如，医疗咨询机器人可以结合医院内部的指南与最新研究，给病人或医生提供实时、权威的解答；金融分析系统可以根据历史报告和实时数据生成针对性分析和预测。总之，任何需要领域知识检索＋自然语言回答的场景，都适合采用 RAG 架构。

通过上述组件的结合，RAG 架构能够让AI产品在知识问答、智能助手、客服机器人等场景中表现出更强的实时性、准确性和可控性，使产品产生更符合业务需求、可信赖的输出

概述​

整体流程示意：​

RAG 原理​

示意图：​

向量模型（Embedding 模型）​

向量表示​

度量：常用余弦相似度（Cosine Similarity）、欧氏距离（Euclidean Distance）​

向量数据库（Vector Database）​

主流向量数据库对比​

RAG 工作流程示意图​

代码示例​

应用案例​

概述