一文了解向量数据库在RAG中扮演的角色

作者：CSDN博客
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• 引言
  

在过去的一年里，大型语言模型的发展以及人工智能生成浪潮在全球范围内引起了广泛关注。然而，这些大型语言模型面临一个众所周知的挑战：一旦训练完成，它们就无法理解最新的或某些未经过训练的专业领域知识。为了解决这个问题，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术应运而生。RAG的核心之一就是向量数据库，这种数据库专门用于处理向量数据，为机器学习和人工智能等领域提供了强大的支持。随着AI时代的到来，向量数据格式日益重要，在未来的数据基础设施建设中，向量数据库很可能会成为一个关键组成部分。

• RAG简介
  

RAG是一种结合了检索和生成的技术，它通过从海量数据中检索查询到的信息，来增强语言模型的生成能力。这种方法不仅提高了模型处理未知或少见信息的能力，还使得模型能够更加准确和灵活地应对新的挑战。在RAG技术中，向量数据库扮演着至关重要的角色。它们使得模型能够快速有效地检索和处理大量的向量数据，从而增强了模型的整体性能和应用范围。向量数据库在处理复杂查询、提高检索效率以及优化数据存储方面都展现出了巨大的潜力。

• 向量数据库基础
  

对于人类来说，我们往往能通过一些关键的特征来区分物体间的差异。举例来说，对于一些熟悉猫的朋友，他们能很快地区分猫与猫之间的种类差异，这是因为我们会根据不同角度来观察猫的特征，比如体形的大小。但对于都属于大型猫的品种呢？我们可能需要更多的特征来帮助我们区分，比如毛发的长短。我们可以依据这些特征将猫映射到一个二维坐标系中来可视化猫与猫之间的差异




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