向量检索与 RAG 实践：关键概念、应用场景与高效索引实战

第一章：引言

1.1 什么是向量检索

在当代信息爆炸的时代，如何从海量数据中精准地找出与用户需求最为匹配的内容，成为了亟待解决的问题。传统的文本检索方法更多依赖于关键词匹配或基于倒排索引的策略。然而，随着自然语言处理、语义理解以及深度学习的飞速发展，越来越多的场景需要更高层次、更具语义化的检索方式。在此背景下，向量检索（Vector Search）应运而生。

向量检索，本质上就是将文本、图像、音频或者更广义的高维数据用向量（通常是浮点数数组）的形式表示，并在检索阶段将待查询的数据也转化为向量，进而通过计算相似度来判断“匹配程度”的一种检索方式。它不再局限于“某个关键词是否出现或出现多少次”这样的传统方法，而是通过在向量空间中寻找“距离”最近的点，去度量文本之间、图像之间或多模态数据之间的相似度。换句话说，向量检索利用了深度学习中对语义向量表示的探索，能更好地对信息进行聚合、聚类和检索。

1.2 向量检索的基本概念

“向量检索”由两个核心关键点构成：向量表示和相似度测量。

1. 向量表示（Vector Representation）：不同类型的原始数据（文