RAG：七種用于向量數(shù)據(jù)庫+相似性搜索的索引方法 原創(chuàng)
01、概述
在現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫類型中，盡管關系型數(shù)據(jù)庫（Relational DB）、NoSQL數(shù)據(jù)庫和圖數(shù)據(jù)庫（Graph DB）各有千秋，但在RAG（Retrieval-Augmented Generation）系統(tǒng)中，Vector DB卻成為首選。它不僅支持水平擴展，還能結合CRUD操作（Create, Read, Update, Delete）提供元數(shù)據(jù)過濾功能，大幅提升數(shù)據(jù)檢索效率和智能性。
本文將帶你全面解析Vector DB，從基礎概念、工作原理到查詢加速的核心算法，幫助你更好地理解其強大功能及在RAG管道中的不可替代性。
02、為什么選擇Vector DB？
在一個包含1000份文檔的RAG系統(tǒng)中，假設我們將文檔分塊并嵌入到向量空間，生成三維向量，存儲詞條如“dog”“cat”“ball”。當用戶查詢“horse”時，傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫只能檢索精確匹配的記錄，而Vector DB通過近似最近鄰搜索（Approximate Nearest Neighbour, ANN），能夠返回“donkey”這一語義上最相似的記錄。
這種語義匹配能力使得Vector DB在知識增強生成（RAG）系統(tǒng)中脫穎而出。無論是回答簡單查詢，還是在高維向量空間中發(fā)現(xiàn)隱藏的語義關聯(lián)，Vector DB的性能和靈活性都遠勝其他類型數(shù)據(jù)庫。
03、Vector DB與其他數(shù)據(jù)庫對比
主要數(shù)據(jù)庫類型及其應用場景
與其他數(shù)據(jù)庫相比，Vector DB最大的特點是能以高效方式存儲和檢索高維向量。它不僅僅是數(shù)據(jù)存儲工具，更是支持語義推理和智能查詢的基礎設施。
04、Vector DB的核心工作原理
Vector DB的關鍵在于存儲和高效檢索高維向量，其主要流程包括：
- 索引構建（Indexing）
- 查詢處理（Querying）
- 后處理（Post-Processing）
以下將重點介紹索引構建中的關鍵算法，以及如何通過查詢和相似性度量加速檢索過程。
05、索引構建：加速查詢的核心算法
索引是Vector DB性能的基石。良好的索引設計可在保證查詢精度的前提下，大幅提升檢索速度。以下是幾種常見索引構建算法：
1） Flat Index（全量比較）
Flat Index采用暴力搜索方法，將每個查詢點與數(shù)據(jù)庫中的所有向量逐一比較，返回與查詢點最接近的k個向量。
- 優(yōu)點：精度最高，適合對查詢結果要求極高的場景。
- 缺點：速度慢，尤其在高維數(shù)據(jù)和大規(guī)模數(shù)據(jù)集上。
2） 局部敏感哈希（Local Sensitivity Hashing, LSH）
LSH通過哈希函數(shù)將相似的高維向量分組至相同的哈希桶中，只需在對應桶內(nèi)搜索即可。
- 特點：適合處理包含大量相似向量的大型數(shù)據(jù)集。
- 挑戰(zhàn)：哈希函數(shù)和桶大小的選擇直接影響性能。
3） 層次化小世界圖（Hierarchical Navigable Small World, HNSW）
HNSW是一種基于圖結構的算法，分層存儲向量數(shù)據(jù)。每一層的節(jié)點通過邊相連，邊的權重表示相似性。
- 工作原理：查詢時從頂層隨機節(jié)點開始，逐層向下搜索相似節(jié)點，最終在底層找到最相似的向量。
- 優(yōu)勢：高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，查詢速度快。
4） 倒排文件索引（Inverted File Indexing, IVF）
IVF通過聚類算法將向量劃分為多個簇，并構建簇的索引。查詢時僅需在相關簇中進行搜索。
- 特點：通過控制簇的數(shù)量（nprobes）權衡精度與速度。
- 應用：適合中等規(guī)模數(shù)據(jù)集的快速查詢。
5） 產(chǎn)品量化（Product Quantization, PQ）
PQ將高維向量分割為多個子向量，每個子向量通過k-means算法聚類，并存儲其代表性質(zhì)心。
- 優(yōu)點：顯著減少存儲需求，同時保持相似性信息。
- 適用場景：需要在存儲和性能之間尋求平衡的應用。
6） Spotify的ANNOY算法
ANNOY通過遞歸分割向量空間構建層次化索引，查詢時沿層次結構搜索直到葉節(jié)點。
- 特點：輕量、高效，特別適合小型數(shù)據(jù)集或?qū)崟r場景。
7） 隨機投影（Random Projection）
隨機投影通過隨機矩陣將高維向量映射到低維空間，保留向量間的相似性關系。
- 優(yōu)點：大幅減少維度，同時保留查詢的準確性。
- 應用：適合維度極高的數(shù)據(jù)集。
06、查詢與相似性度量
查詢的核心是衡量向量間的相似性，以下是常見的相似性度量方式：
- 點積（Dot Product）：衡量兩個向量間的點積值，適合高維空間的相似性計算。
- 余弦相似度（Cosine Similarity）：計算向量間夾角的余弦值，范圍從-1到1。
- 歐幾里得距離（Euclidean Distance）：計算兩向量間的直線距離，用于衡量絕對相似性。
07、總結與展望
Vector DB在RAG管道中的核心作用在于通過高效的索引與查詢算法，支持語義相似性檢索，彌補傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫在智能性上的不足。從Flat Index到HNSW，每種算法各有優(yōu)劣，可根據(jù)具體應用場景選擇合適的方案。
參考：
本文轉載自公眾號Halo咯咯 作者：基咯咯
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