检索增强技术RAG和向量数据库技术的优势和劣势，应用范围和价值

RAG 和向量数据库在技术栈中处于不同层级，前者侧重生成任务的准确性与动态性，后者专注检索效率与扩展性。在实际应用中，二者常协同工作，但也可独立服务于不同场景。企业需根据需求选择：若需生成内容，RAG 是更优解；若需快速匹配数据，向量数据库更具优势。

检索增强生成（RAG）与向量数据库技术的对比分析

一、技术定义与核心机制

1. RAG（Retrieval-Augmented Generation）
   RAG 是一种结合检索系统与生成模型的混合架构。其核心流程包括：

   • 从外部知识库中检索与输入相关的上下文；
   • 将检索结果输入生成模型（如 GPT）以生成最终答案。
     典型应用场景包括问答系统、文档摘要等需要动态知识支持的任务。

2. 向量数据库（Vector Database）
   向量数据库是专为存储和检索高维向量嵌入设计的数据库，通过相似性搜索（如余弦相似度）快速匹配查询与存储内容。其核心能力是高效处理非结构化数据（文本、图像、音视频等），常用于推荐系统、语义搜索等场景。

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二、优势与劣势对比

技术	优势	劣势