NVIDIA生成式AI示例项目中的向量数据库配置指南-优快云博客

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NVIDIA生成式AI示例项目中的向量数据库配置指南

GenerativeAIExamples Generative AI reference workflows optimized for accelerated infrastructure and microservice architecture. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/GenerativeAIExamples

引言

在构建基于检索增强生成(RAG)的AI应用时，向量数据库扮演着关键角色。本文将深入探讨NVIDIA生成式AI示例项目中向量数据库的配置与定制方法，帮助开发者根据需求选择最适合的解决方案。

向量数据库概述

向量数据库是专门用于存储和检索向量嵌入的数据库系统，在RAG架构中负责高效存储和检索文档的向量表示。NVIDIA生成式AI示例项目默认支持多种向量数据库选项：

Milvus：高性能开源向量数据库，支持GPU加速
pgvector：PostgreSQL的向量搜索扩展，纯CPU实现
FAISS：Facebook开发的向量相似性搜索库

Milvus GPU加速配置

为什么选择GPU加速？

GPU加速可以显著提升Milvus在大规模向量搜索时的性能，特别是在处理高维向量时效果更为明显。

配置步骤

修改Docker配置：编辑docker-compose-vectordb.yaml文件，进行以下调整：

milvus:
  image: milvusdb/milvus:v2.4.5-gpu  # 使用GPU版本镜像
  deploy:
    resources:
      reservations:
        devices:
          - driver: nvidia
            capabilities: ["gpu"]

重启服务：

docker compose down
docker compose up -d --build

验证配置：通过上传测试文档并检查日志确认GPU加速是否生效：
```
docker logs -f chain-server
```
预期输出应包含类似信息：
```
INFO: Using milvus collection: nvidia_api_catalog
```

pgvector配置指南

适用场景

pgvector适合以下情况：

已有PostgreSQL基础设施
数据规模中等
需要与现有关系型数据共存

配置流程

设置环境变量：

export POSTGRES_PASSWORD=yourpassword
export POSTGRES_USER=postgres
export POSTGRES_DB=api

修改Docker配置：更新docker-compose.yaml中的环境变量：

environment:
  APP_VECTORSTORE_NAME: "pgvector"
  POSTGRES_PASSWORD: ${POSTGRES_PASSWORD}

启动服务：

docker compose --profile pgvector up -d --build

外部数据库集成

连接外部Milvus

修改配置：

environment:
  APP_VECTORSTORE_URL: "http://external-milvus:19530"
  APP_VECTORSTORE_NAME: "milvus"

移除默认部署：注释掉docker-compose-vectordb.yaml的引用

连接外部pgvector

配置方式与Milvus类似，注意需要提供PostgreSQL连接凭证。

扩展支持新的向量数据库

LlamaIndex框架集成

修改核心函数：
- get_vector_index()：创建向量存储实例
- get_docs_vectorstore_llamaindex()：实现文档检索
- del_docs_vectorstore_llamaindex()：处理文档删除

示例代码片段：

def get_vector_index():
    if config.vector_store.name == "newdb":
        from llama_index.vector_stores.newdb import NewDBVectorStore
        # 初始化逻辑
        return NewDBVectorStore(...)