在 RAG 系統(tǒng)中高效檢索知識(shí)是提供準(zhǔn)確及時(shí)響應(yīng)的關(guān)鍵。矢量數(shù)據(jù)庫(kù)和索引策略在增強(qiáng) RAG 系統(tǒng)性能方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。本文延續(xù)“理解 RAG”系列文章，概念化 RAG 系統(tǒng)中常用的矢量數(shù)據(jù)庫(kù)和索引技術(shù)。本文旨在揭開(kāi)它們的作用，解釋它們的工作原理，并解釋它們?yōu)楹螌?duì)大多數(shù) RAG 系統(tǒng)至關(guān)重要。

什么是矢量數(shù)據(jù)庫(kù)？

簡(jiǎn)而言之，向量數(shù)據(jù)庫(kù)是一種專門針對(duì)以高維向量表示的文本的存儲(chǔ)和檢索進(jìn)行優(yōu)化的數(shù)據(jù)庫(kù)。

為什么這些數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì) RAG 至關(guān)重要？因?yàn)橄蛄勘硎灸軌驅(qū)Υ笮臀臋n庫(kù)進(jìn)行高效的相似性搜索，從而根據(jù)用戶查詢快速檢索相關(guān)信息。在向量數(shù)據(jù)庫(kù)中，語(yǔ)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(píng)論相關(guān)的向量彼此之間的相似度，遠(yuǎn)高于與一篇西班牙餐廳評(píng)論和一篇關(guān)于古典音樂(lè)的新聞文章相關(guān)的向量。同樣，包含與用戶查詢語(yǔ)義相關(guān)的文本的文檔，可以通過(guò)點(diǎn)積和余弦相似度等向量運(yùn)算高效地檢索出來(lái)。

理解矢量數(shù)據(jù)庫(kù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)之間的區(qū)別非常重要。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)依賴于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和精確匹配，而矢量數(shù)據(jù)庫(kù)支持非結(jié)構(gòu)化檢索，允許進(jìn)行語(yǔ)義搜索，而不是基于關(guān)鍵字的查找。

RAG 中的索引策略概述及其影響

下一個(gè)要回答的問(wèn)題是：RAG 系統(tǒng)如何高效地從矢量數(shù)據(jù)庫(kù)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(shí)保持準(zhǔn)確性。使用索引策略就像在圖書館里通過(guò)參考目錄來(lái)查找書籍，而不是手動(dòng)掃描每個(gè)書架。

以下是在 RAG 系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)的常見(jiàn)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(shí)間，盡管它犧牲了一些準(zhǔn)確性來(lái)提高效率

分層可導(dǎo)航小世界 (HNSW)：一種流行的策略，通過(guò)在多層圖形結(jié)構(gòu)中組織數(shù)據(jù)來(lái)平衡速度和準(zhǔn)確性，以優(yōu)化最近鄰搜索

IVF（倒排文件索引）：該策略通過(guò)將高維向量拆分成簇來(lái)提高大規(guī)模搜索效率，從而在處理海量數(shù)據(jù)集時(shí)加快檢索過(guò)程

PQ（產(chǎn)品量化）：該方法用于先進(jìn)的 RAG 系統(tǒng)，壓縮矢量數(shù)據(jù)以減少內(nèi)存使用，同時(shí)實(shí)現(xiàn)高效的相似性搜索

實(shí)施良好的索引策略與可靠的矢量數(shù)據(jù)庫(kù)相結(jié)合，可以通過(guò)多種方式影響 RAG 系統(tǒng)的性能。

首先，檢索的準(zhǔn)確性和速度之間的平衡得到優(yōu)化，保證搜索的高效性和相關(guān)性。

其次，索引在降低延遲方面發(fā)揮著核心作用，同時(shí)又不損害RAG 系統(tǒng)生成的響應(yīng)質(zhì)量。這反過(guò)來(lái)又有助于實(shí)現(xiàn)更快、更可擴(kuò)展的知識(shí)檢索。

第三，不同的 RAG 應(yīng)用可能會(huì)受益于不同的索引策略。例如，實(shí)時(shí)對(duì)話式 AI 助手可能優(yōu)先考慮HNSW 索引以實(shí)現(xiàn)快速而準(zhǔn)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(shù)據(jù)集。

常見(jiàn)誤解

一個(gè)常見(jiàn)的誤解是，數(shù)據(jù)庫(kù)中的向量越多，檢索效果就越好。這從根本上來(lái)說(shuō)是錯(cuò)誤的，因?yàn)闄z索質(zhì)量取決于數(shù)據(jù)庫(kù)中向量的相關(guān)性和索引策略的有效性，而不是存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量。事實(shí)上，向量越多反而會(huì)產(chǎn)生更多的噪音，使得高效檢索真正相關(guān)的結(jié)果變得更加困難。

同時(shí)，關(guān)于索引策略，雖然像精確最近鄰策略這樣的強(qiáng)力方法（即找到與輸入查詢最相似的向量）聽(tīng)起來(lái)可能太慢而沒(méi)有用，但在某些情況下它是更可取的，例如在處理小數(shù)據(jù)集時(shí)，精確最近鄰搜索可提供最大的準(zhǔn)確性，而不會(huì)顯著降低性能。

還需要澄清的是，近似搜索本身并不會(huì)造成不準(zhǔn)確，而是可以通過(guò)精心設(shè)計(jì)的效率-精度權(quán)衡，顯著提高檢索效率，同時(shí)保持高質(zhì)量的結(jié)果。

小結(jié)

理解向量數(shù)據(jù)庫(kù)和索引策略對(duì)于設(shè)計(jì)高效的 RAG 系統(tǒng)至關(guān)重要。這兩個(gè)要素直接影響檢索速度、準(zhǔn)確性和 RAG 系統(tǒng)性能。我們概述了幾種索引策略，并討論了一些關(guān)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(tǒng)中幻覺(jué)的策略：這些是 RAG 系統(tǒng)和整個(gè)語(yǔ)言模型中生成可靠響應(yīng)的最大挑戰(zhàn)之一。