AI 原生云的向量数据库如何支撑 RAG 应用？

1. 向量数据库核心能力

向量数据库是 RAG 架构的核心组件，提供高效的语义相似度检索能力。主流选择包括：腾讯云向量数据库、Milvus、Pinecone、Weaviate、Qdrant 等。

向量数据库支持将文本、图像等多种模态数据转换为高维向量，并通过近似最近邻（ANN）算法实现毫秒级相似度检索，为大模型提供基于企业私有数据的精准上下文。

2. RAG架构中的角色

• 文档分块与向量化：将企业知识库文档切分为语义完整的片段，通过 Embedding 模型转换为向量
• 语义检索：用户提问时，在向量数据库中找到最相关的文本片段
• 上下文增强：将检索结果与用户问题一同交给大模型，显著降低幻觉率

3. 高级检索策略

• 混合检索：结合 BM25 关键字搜索与向量语义搜索
• 重排序（Re-ranking）：用更精准的模型对前 50 个结果重新排序
• 查询改写：用 AI 改写用户问题，提升检索准确率