RAG和向量数据库之间有什么关系?

RAG 是什么

RAG即Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成，是一种结合“检索”与“生成”的大语言模型应用架构：

1. Retrieval（检索）：从一个文档库中检索与用户问题相关的内容

2. Augmented Generation（增强生成）：将检索到的内容与用户问题一起输入给大语言模型（如 GPT），生成更准确、上下文丰富的回答

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向量数据库是干什么的

向量数据库（如 FAISS、Milvus、Pinecone、Weaviate）是专门设计用来存储和高效搜索高维向量表示的数据库。你可以把它理解为：

• 文本（或图像、音频） → 通过嵌入模型（embedding model） → 转换为向量

• 向量 → 存入向量数据库

• 用户问题 → 同样转成向量 → 用于在向量数据库中做相似度检索（通常是余弦相似度或欧氏距离）

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RAG 和向量数据库的关系

RAG 的“R”（检索）部分，常常是通过向量数据库来实现的。

具体流程如下：

1. 知识预处理：

• 文档被切片（chunking），每一小段文本都被转换为向量（embedding）；

• 向量存入向量数据库中。

• 用户提问时：

• 问题也被转换为向量；

• 向量数据库进行相似向量检索，返回相关文档片段。

• 结果增强生成：

• 将检索结果 + 用户问题 → 送入大语言模型生成回答。

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图示理解（简化版）



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举个例子

你构建一个“公司内部文档问答系统”：

• 你用向量数据库（如 Milvus）保存所有员工手册、财报、技术文档的 embedding；

• 用户问：“我们2023年的销售目标是多少？”

• 系统会把这个问题嵌入为向量，然后在向量数据库中找出相似的文档段落；

• 再由大模型（如 GPT-4）生成结合上下文的回答。




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总结




项目	RAG	向量数据库
作用	提升生成准确性，通过检索提供上下文	存储与搜索嵌入向量（文档片段、问题等）
核心功能	检索 + 生成结合	快速查找相似内容
联系	RAG 的检索部分常用向量数据库实现	为 RAG 提供相似内容支持

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