RAG中向量数据库如何搭建

原创 已于 2025-12-22 16:38:19 修改 · 82 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#数据库 #pdf #ocr

于 2025-12-22 16:38:02 首次发布

RAG中向量数据库如何搭建

向量数据库搭建流程

数据准备、文档切分、 向量化、

Embeding 入库、建索引、持续优化

  1. 数据收集：收集源文档 PDF（OCR）
  2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗，去除噪声数据，如 HTML 标签（若数据来源于网页）、无关的特殊字符、乱码等。同时，处理缺失值和重复数据。
  • 对于缺失值，如果是少量文本数据缺失，可直接删除；若是重要信息缺失且数据量较大，可考虑通过其他数据源补充或使用算法预测填充。
  • 对于重复数据，可通过哈希算法或文本相似度计算找出并删除，以提高数据质量。
  1. 文本预处理：对文本数据进行分词、词性标注、去除停用词等操作。例如在英文文本中，将句子拆分成单词，去除 “the”“and”“is” 等停用词；在中文文本中，使用结巴分词等工具将句子切分成词语。这一步的目的是简化文本，突出关键信息，便于后续向量化处理
  2. 构建索引：将向量存入数据库，并创建索引以加速检索。常见的索引类型有FLAT、IVF_FLAT、HNSW等，选择取决于精度和速度的权衡。
  3. 实现检索：编写查询逻辑，将查询文本转换为向量，然后在向量数据库中搜索最相似的向量。
  4. 数据更新：编写查询逻辑，将查询文本转换为向量，然后在向量数据库中搜索最相似的向量。

切分类型

简单检索：固定大小切分

精确问答：语义切分或查询感知切分

实时处理：增量式切分

多格式混合：自适应切分

RAG系统（三）向量数据库
h363659487的博客
05-22 1231
向量数据库介绍及使用示例。关键概念介绍。
【速通RAG实战：数据库】6.RAG向量数据库原理
专注AI工程化与架构实战。从分布式思维到模型部署，用工程化视角为你厘清AI落地的真实路径。
05-09 1391
在 RAG（检索增强生成）系统中，向量数据库扮演着至关重要的角色，它负责存储文本经过 Embedding 处理后的向量表示，并能高效地进行向量检索，以找出与查询向量最相似的文档。
【RAG+向量数据库】小白从0构建一个rag和向量数据库demo
qq_43025083的博客
06-22 814
一个经典的概念是“相关不等于因果”。txt：因果推断是统计学和数据科学中的一个核心领域，它的主要目标是确定一个事件（原因）对另一个事件（结果）的影响程度。例如，虽然夏天的冰淇淋销量和溺水人数可能同 时上升，但因果推断会探究是否是吃冰淇淋导致了溺水，而不是其他共同的原因，如炎热的天气。因果推断是统计学和数据科学中的一个核心领域，它的主要目标是确定一个事件（原因）对另一个事件（结果）的影响程度。简而言之，相关性描述了变量之间的统计关联，而因果推断则试图确定一个变量是否是另一个变量的原因。
RAG系统-主流向量数据库
h363659487的博客
05-22 1101
主流向量数据库和功能对比
AI大模型低成本快速定制秘诀：RAG和向量数据库
热门推荐
herosunly的博客
11-14 4万+
当今人工智能领域，最受关注的毋庸置疑是大模型。然而，高昂的训练成本、漫长的训练时间等都成为了制约大多数企业入局大模型的关键瓶颈。这种背景下，向量数据库凭借其独特的优势，成为解决低成本快速定制大模型问题的关键所在。向量数据库是一种专门用于存储和处理高维向量数据的技术。它采用高效的索引和查询算法，实现了海量数据的快速检索和分析。如此优秀的性能之外，向量数据库还可以为特定领域和任务提供定制化的解决方案。科技巨头诸如腾讯、阿里等公司纷纷布局向量数据库研发，力求在大模型领域实现突破。
矩阵起源入选IDC《RAG与向量数据库市场前景预测》报告
MatrixOrigin的博客
11-16 1328
报告预测，向量数据库将继续推动生成式AI在更多行业和场景中的应用，其高效的数据存储与检索能力将进一步提升内容生成和智能搜索的精度。IDC报告指出，RAG作为一种通过检索增强生成的技术框架，能够有效提升大模型在知识问答、对话等场景中的表现，而向量数据库则为RAG提供了高效的数据存储和检索支持。矩阵起源的超融合媒资数据平台通过统一检索、AI驱动的多模态数据解析和智能内容生成，帮助媒体机构实现分散数据的集中管理、快速检索和创新应用。该方案通过提升内容生产效率和数据价值，增强了媒体的市场竞争力和创新能力。
小白学习：rag&向量数据库
weixin_42219542的博客
03-09 801
rag&向量数据库入门学习
落地 RAG：向量数据库、知识图谱还是关系数据库？
分享平时的学习心得和笔记
05-09 754
在信息爆炸的时代，RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术通过结合检索和生成模型，为企业从海量数据中提取有价值信息提供了新途径。然而，企业在落地RAG时需在向量数据库、知识图谱和关系数据库之间做出选择。向量数据库擅长高效检索，尤其在处理高维向量数据时表现出色，但在复杂数据关联和结构化查询方面存在局限。知识图谱在语义理解和关系挖掘方面具有优势，但构建和维护成本较高，且在大规模文本检索中效率较低。关系数据库在处理结构化数据时可靠且一致，但对非结构化数据和语义检索支持不足。选择哪
数据库｜更强的RAG：向量数据库和知识图谱的结合
在数字化道路无限探索
11-15 1524
实践结合向量数据库与知识图谱，利用知识图谱呈现数据关系，从而提升大语言模型的准确性。
更强的RAG：向量数据库和知识图谱的结合
HOHO的博客
10-10 1782
传统 RAG 的局限性 经典的 RAG 架构以向量数据库(VectorDB)为核心来检索语义相似性上下文，让大语言模型(LLM)不需要重新训练就能够获取最新的知识，其工作流如下图所示： 这一架构目前广泛应用于各类 AI 业务场景中，例如问答机器人、智能客服、私域知识库检索等等。虽然 RAG 通过知识增强一定程度上缓解了 LLM 幻觉问题，但是依然面临准确度不高的问题，它受限于信息检索流程固有的...
落地RAG，选择向量数据库、知识图谱还是关系数据库？
分享平时的学习心得和笔记
05-09 770
RAG（检索增强生成）技术通过结合检索和生成模型，显著提升了模型的回答准确性和相关性。然而，在实际应用中，选择合适的数据库类型是关键。本文详细解析了三种数据库的特点、适用场景及优缺点：向量数据库适合处理非结构化数据，支持高效相似度检索；知识图谱适合结构化知识的表示和推理，具有较高的可解释性；关系数据库适合处理结构化数据，支持复杂查询和事务处理。文章还通过实际案例展示了不同企业如何选择数据库，并给出了落地RAG的建议，包括明确需求、考虑成本和维护，以及结合多种数据库的优势。
使用idea启动一个springboot项目
qq_51389137的博客
12-19 1604
5.装配置maven配置到idea下载项目依赖。4.装navicat。
【一次线上 MySQL 死锁问题的完整复盘与解析】
gjc592的博客
12-19 1486
MySQL死锁问题分析及解决方案 本文详细分析了电商订单系统中出现的INSERT死锁问题。通过排查死锁日志发现，两个并发事务在向order_items表插入数据时，因同时等待对方释放idx_order_id索引上的间隙锁而导致死锁。深入分析表明，在RR隔离级别下，INSERT操作会触发间隙锁和插入意向锁的组合，当多个事务交叉请求这些锁时可能形成环形等待。文章提出了四种解决方案：1)实现事务自动重试机制；2)谨慎降低隔离级别；3)优化索引设计；4)采用批量插入和顺序提交策略。最后强调理解InnoDB锁机制和学
【信创】中间件对比
zkw54334的博客
12-17 1811
中间件并非“是否替换”的问题，而是**“如何在稳定、成本、可控之间取得最优解”**。在信创背景下，国产中间件已从“可用”迈向“好用”，未来的关键在于规模化落地、生态成熟与工程经验积累。
MySQL：内置函数
Visual_progress的博客
12-20 935
MySQL内置函数是数据库提供的实用工具，主要包括三类：日期函数（如CURRENT_DATE()获取当前日期、DATEDIFF计算日期差）、字符串函数（如CONCAT拼接字符串、SUBSTRING截取子串）和数学函数（如ROUND四舍五入、RAND生成随机数）。这些函数无需了解实现细节，只需调用即可完成日期处理、字符串操作和数学计算等常见任务，能有效简化SQL语句编写。此外还包括USER()查询当前用户、MD5()加密等实用功能，为数据处理提供了便利。
大促零宕机背后的运维升级：长三角中小跨境电商的架构优化实践
weixin_42077774的博客
12-19 1787
2024 年‘618’因系统卡顿流失近 300 万元订单，2025 年同期流量峰值提升 45%，却实现 12 小时零宕机，销售额同比增长 32%。” 长三角姿色跨境电商（下称 “姿色电商”）运营负责人张敏在接受记者采访时，道出了企业 IT 架构升级后的显著变化。作为年 GMV 达 5 亿元的中小跨境电商，姿色电商通过与第三方技术团队合作优化大促 IT 架构的实践，为同类企业破解 “流量洪峰下系统承压” 难题提供了参考样本。
Docker Compose：容器编排深度解析与实战指南
2301_80863610的博客
12-20 2万+
Docker Compose 是 Docker 官方推出的开源项目，其核心代码由 Python 编写。在技术实现层面，它通过直接调用 Docker 服务的 API 来实现对容器的精细化管理和编排。官方将 Docker Compose 定义为“用于定义和运行多个 Docker 容器的应用工具”。服务 (Service)：服务代表一个应用容器。在实际生产中，一个服务可以由若干个运行相同镜像的容器实例组成。它是逻辑上的一个单元，通过镜像名、环境变量、网络配置等属性进行定义。项目 (Project)
【FastAPI】FastAPI依赖注入完全指南
weixin_63434398的博客
12-18 3015
本文全面介绍FastAPI的依赖注入机制，主要包含两大注入方式：原生自动注入和Depends自定义注入。原生注入支持Request/Response等框架对象以及路径/查询参数等自动解析，而Depends则用于自定义依赖项注入。文章详细讲解依赖注入的核心思想、实现方式、生命周期管理、高级技巧，并通过完整认证系统案例展示实战应用。最后剖析Depends底层原理，并与Spring框架进行对比，帮助开发者彻底掌握FastAPI这一核心特性，实现代码解耦和高效开发。
MySQL 学习笔记（进阶篇2）
最新发布
2302_79807388的博客
12-20 844
(1) 视图(View)是一种虚拟存在的表。视图中的数据并不在数据库中实际存在，行和列数据来自定义视图的查询中使用的表，并且是在使用视图时动态生成的。(2) 通俗的讲，视图只保存了查询的SQL逻辑，不保存查询结果。所以我们在创建视图的时候，主要的工作就落在创建这条SQL查询语句上。① 没有：不会检查当前视图的WHERE条件，即使数据不满足该条件，也能成功存入基表；但后续查询该视图时，这条不满足条件的数据不会在视图结果中显示② 有 check option：会按LOCALCASCADED。
基于RAG向量数据库搭建
03-29
RAG结合了检索和生成，通过从向量数据库中检索相关信息来增强生成的回答，这在需要外部知识库的场景中很常用，比如问答系统。 接下来，用户的问题具体是如何构建和部署这样的向量数据库。根据之前用户提供的引用...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值