在 RAG 系统中高效检索知识是提供准确及时响应的关键。矢量数据库和索引策略在增强 RAG 系统性能方面发挥着至关重要的作用。本文延续“理解 RAG”系列文章，概念化 RAG 系统中常用的矢量数据库和索引技术。本文旨在揭开它们的作用，解释它们的工作原理，并解释它们为何对大多数 RAG 系统至关重要。
什么是矢量数据库？
简而言之，向量数据库是一种专门针对以高维向量表示的文本的存储和检索进行优化的数据库。
为什么这些数据库对 RAG 至关重要？因为向量表示能够对大型文档库进行高效的相似性搜索，从而根据用户查询快速检索相关信息。在向量数据库中，语义相似的文档具有更接近的向量表示。
例如，与两篇地中海餐厅评论相关的向量彼此之间的相似度，远高于与一篇西班牙餐厅评论和一篇关于古典音乐的新闻文章相关的向量。同样，包含与用户查询语义相关的文本的文档，可以通过点积和余弦相似度等向量运算高效地检索出来。
理解矢量数据库和传统数据库之间的区别非常重要。传统数据库依赖于结构化数据和精确匹配，而矢量数据库支持非结构化检索，允许进行语义搜索，而不是基于关键字的查找。
RAG 中的索引策略概述及其影响
下一个要回答的问题是：RAG 系统如何高效地从矢量数据库中检索信息？答案在于索引策略，它旨在加快相似性搜索速度，同时保持准确性。使用索引策略就像在图书馆里通过参考目录来查找书籍，而不是手动扫描每个书架。
以下是在 RAG 系统中实现的常见索引策略：
近似最近邻 (ANN)：一种快速方法，可以显著减少搜索时间，尽管它牺牲了一些准确性来提高效率
分层可导航小世界 (HNSW)：一种流行的策略，通过在多层图形结构中组织数据来平衡速度和准确性，以优化最近邻搜索
IVF（倒排文件索引）：该策略通过将高维向量拆分成簇来提高大规模搜索效率，从而在处理海量数据集时加快检索过程
PQ（产品量化）：该方法用于先进的 RAG 系统，压缩矢量数据以减少内存使用，同时实现高效的相似性搜索
实施良好的索引策略与可靠的矢量数据库相结合，可以通过多种方式影响 RAG 系统的性能。
首先，检索的准确性和速度之间的平衡得到优化，保证搜索的高效性和相关性。
其次，索引在降低延迟方面发挥着核心作用，同时又不损害RAG 系统生成的响应质量。这反过来又有助于实现更快、更可扩展的知识检索。
第三，不同的 RAG 应用可能会受益于不同的索引策略。例如，实时对话式 AI 助手可能优先考虑HNSW 索引以实现快速而准确的检索，而大型文档搜索引擎则可能倾向于IVF 索引，以高效管理海量数据集。
常见误解
一个常见的误解是，数据库中的向量越多，检索效果就越好。这从根本上来说是错误的，因为检索质量取决于数据库中向量的相关性和索引策略的有效性，而不是存储的数据量。事实上，向量越多反而会产生更多的噪音，使得高效检索真正相关的结果变得更加困难。
同时，关于索引策略，虽然像精确最近邻策略这样的强力方法（即找到与输入查询最相似的向量）听起来可能太慢而没有用，但在某些情况下它是更可取的，例如在处理小数据集时，精确最近邻搜索可提供最大的准确性，而不会显着降低性能。
还需要澄清的是，近似搜索本身并不会造成不准确，而是可以通过精心设计的效率-精度权衡，显著提高检索效率，同时保持高质量的结果。
小结
理解向量数据库和索引策略对于设计高效的 RAG 系统至关重要。这两个要素直接影响检索速度、准确性和 RAG 系统性能。我们概述了几种索引策略，并讨论了一些关于向量检索以及某些搜索和索引方法的误解。
本系列的下一篇文章将探讨减轻 RAG 系统中幻觉的策略：这些是 RAG 系统和整个语言模型中生成可靠响应的最大挑战之一。
