生成式AI与RAG架构：如何选择合适的向量数据库？

大规模语言模型和情境感知的AI应用程序推动了检索增强生成（RAG）架构的发展，使其成为关注的焦点。RAG将生成模型的力量与外部知识相结合，允许系统生成更加具体且与情境相关的回应。

向量数据库构成了RAG系统的基石。选择正确的向量数据库对于优化我们的RAG系统以实现最大性能和效率至关重要。本文将讨论在选择向量数据库时最重要的因素，并引导读者了解流行的向量数据库、它们的功能和使用案例，以帮助他们做出明智的选择。

一、理解向量数据库

向量数据库有效地存储和检索大型高维向量，例如神经网络嵌入，这些可以从文本、图像或其他模态中提取语义信息。

它们用于RAG架构中以存储文档或知识库的嵌入，在推理期间可以检索这些嵌入。它们还支持相似性搜索，以识别与给定查询在语义上最接近的嵌入。此外，它们被设计为可扩展的，使系统能够高效处理大量数据，并有效处理庞大的知识库。

二、选择向量数据库的关键有哪些？

性能和延迟

• 低延迟需求：性能和延迟在选择向量数据库时尤其重要，特别是对于实时应用程序，如对话式AI。低延迟确保查询几乎即时返回结果，提供更好的用户体验和系统性能。在这种情况下，选择具有高速检索能力的数据库非常重要。
• 吞吐量需求：生产系统中的查询流量，特别是用户同时执行操作的情况下，需要一个具有高吞吐量的数据库，这要求稳健的架构和资源的有效利用，以确保即使在重负载下也能可靠运行。

优化算法

大多数向量数据库采用高级近似最近邻（ANN）算法，如 HNSW或 IVF，以实现快速高效的性能。这些算法搜索准确且成本低廉，是平衡高维向量搜索性能与可扩展性的最佳选择。

向量数据库的可扩展性

• 数据量：随着数据量的增长，可扩展性变得重要。必须确保数据库能够处理当前的数据并随着需求的增长轻松扩展。如果数据库随着数据或用户量的增加而变慢，将会导致性能问题并降低我们系统的性能。
• 水平扩展：这是实现向量数据库可扩展性的重要特性。通过分片和分布式存储，数据库可以在数据或查询量增加时将数据负载分布在多个节点上，从而平稳运行。这对实时响应的应用程序特别重要，其中高流量条件下的低延迟是必须的。

云端与本地部署

选择云端托管服务还是本地解决方案也会影响可扩展性。像Pinecone这样的云端托管服务通过按需自动部署资源使得扩展更容易，非常适合动态工作负载。另一方面，自托管解决方案（如Milvus或FAISS）提供了更多的控制权，但仍然需要手动配置和资源管理，适合对基础设施有特殊要求的组织。

数据类型和模态支持

• 多模态嵌入：现代应用程序经常使用多种数据类型的多模态嵌入，如文本、图像、音频或视频。为了满足这些需求，向量数据库必须能够无缝地存储和查询多模态嵌入。这将确保数据库能够处理复杂的数据管道，并支持图像搜索、音频分析和跨模态检索。