在 RAG 系統中高效檢索知識是提供準確及時響應的關鍵。矢量數據庫和索引策略在增強 RAG 系統性能方面發揮著至關重要的作用。本文延續“理解 RAG”系列文章，概念化 RAG 系統中常用的矢量數據庫和索引技術。本文旨在揭開它們的作用，解釋它們的工作原理，并解釋它們為何對大多數 RAG 系統至關重要。

什么是矢量數據庫？

簡而言之，向量數據庫是一種專門針對以高維向量表示的文本的存儲和檢索進行優化的數據庫。

為什么這些數據庫對 RAG 至關重要？因為向量表示能夠對大型文檔庫進行高效的相似性搜索，從而根據用戶查詢快速檢索相關信息。在向量數據庫中，語義相似的文檔具有更接近的向量表示。

例如，與兩篇地中海餐廳評論相關的向量彼此之間的相似度，遠高于與一篇西班牙餐廳評論和一篇關于古典音樂的新聞文章相關的向量。同樣，包含與用戶查詢語義相關的文本的文檔，可以通過點積和余弦相似度等向量運算高效地檢索出來。

理解矢量數據庫和傳統數據庫之間的區別非常重要。傳統數據庫依賴于結構化數據和精確匹配，而矢量數據庫支持非結構化檢索，允許進行語義搜索，而不是基于關鍵字的查找。

RAG 中的索引策略概述及其影響

下一個要回答的問題是：RAG 系統如何高效地從矢量數據庫中檢索信息？答案在于索引策略，它旨在加快相似性搜索速度，同時保持準確性。使用索引策略就像在圖書館里通過參考目錄來查找書籍，而不是手動掃描每個書架。

以下是在 RAG 系統中實現的常見索引策略：

近似最近鄰 (ANN)：一種快速方法，可以顯著減少搜索時間，盡管它犧牲了一些準確性來提高效率

分層可導航小世界 (HNSW)：一種流行的策略，通過在多層圖形結構中組織數據來平衡速度和準確性，以優化最近鄰搜索

IVF（倒排文件索引）：該策略通過將高維向量拆分成簇來提高大規模搜索效率，從而在處理海量數據集時加快檢索過程

PQ（產品量化）：該方法用于先進的 RAG 系統，壓縮矢量數據以減少內存使用，同時實現高效的相似性搜索

實施良好的索引策略與可靠的矢量數據庫相結合，可以通過多種方式影響 RAG 系統的性能。

首先，檢索的準確性和速度之間的平衡得到優化，保證搜索的高效性和相關性。

其次，索引在降低延遲方面發揮著核心作用，同時又不損害RAG 系統生成的響應質量。這反過來又有助于實現更快、更可擴展的知識檢索。

第三，不同的 RAG 應用可能會受益于不同的索引策略。例如，實時對話式 AI 助手可能優先考慮HNSW 索引以實現快速而準確的檢索，而大型文檔搜索引擎則可能傾向于IVF 索引，以高效管理海量數據集。

常見誤解

一個常見的誤解是，數據庫中的向量越多，檢索效果就越好。這從根本上來說是錯誤的，因為檢索質量取決于數據庫中向量的相關性和索引策略的有效性，而不是存儲的數據量。事實上，向量越多反而會產生更多的噪音，使得高效檢索真正相關的結果變得更加困難。

同時，關于索引策略，雖然像精確最近鄰策略這樣的強力方法（即找到與輸入查詢最相似的向量）聽起來可能太慢而沒有用，但在某些情況下它是更可取的，例如在處理小數據集時，精確最近鄰搜索可提供最大的準確性，而不會顯著降低性能。

還需要澄清的是，近似搜索本身并不會造成不準確，而是可以通過精心設計的效率-精度權衡，顯著提高檢索效率，同時保持高質量的結果。

小結

理解向量數據庫和索引策略對于設計高效的 RAG 系統至關重要。這兩個要素直接影響檢索速度、準確性和 RAG 系統性能。我們概述了幾種索引策略，并討論了一些關于向量檢索以及某些搜索和索引方法的誤解。

本系列的下一篇文章將探討減輕 RAG 系統中幻覺的策略：這些是 RAG 系統和整個語言模型中生成可靠響應的最大挑戰之一。