在 RAG 系統(tǒng)中高效檢索知識是提供準確及時響應(yīng)的關(guān)鍵。矢量數(shù)據(jù)庫和索引策略在增強 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)庫和索引技術(shù)。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?yōu)楹螌Υ蠖鄶?shù) RAG 系統(tǒng)至關(guān)重要。

什么是矢量數(shù)據(jù)庫？

簡而言之，向量數(shù)據(jù)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(yōu)化的數(shù)據(jù)庫。

為什么這些數(shù)據(jù)庫對 RAG 至關(guān)重要？因為向量表示能夠?qū)Υ笮臀臋n庫進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(guān)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(guān)于古典音樂的新聞文章相關(guān)的向量。同樣，包含與用戶查詢語義相關(guān)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(shù)據(jù)庫和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫之間的區(qū)別非常重要。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫依賴于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和精確匹配，而矢量數(shù)據(jù)庫支持非結(jié)構(gòu)化檢索，允許進行語義搜索，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

下一個要回答的問題是：RAG 系統(tǒng)如何高效地從矢量數(shù)據(jù)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(tǒng)中實現(xiàn)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(dǎo)航小世界 (HNSW)：一種流行的策略，通過在多層圖形結(jié)構(gòu)中組織數(shù)據(jù)來平衡速度和準確性，以優(yōu)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(guī)模搜索效率，從而在處理海量數(shù)據(jù)集時加快檢索過程

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

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

首先，檢索的準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，同時又不損害RAG 系統(tǒng)生成的響應(yīng)質(zhì)量。這反過來又有助于實現(xiàn)更快、更可擴展的知識檢索。

第三，不同的 RAG 應(yīng)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(yōu)先考慮HNSW 索引以實現(xiàn)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(shù)據(jù)集。

常見誤解

一個常見的誤解是，數(shù)據(jù)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(zhì)量取決于數(shù)據(jù)庫中向量的相關(guān)性和索引策略的有效性，而不是存儲的數(shù)據(jù)量。事實上，向量越多反而會產(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，關(guān)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(shù)據(jù)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(shè)計的效率-精度權(quán)衡，顯著提高檢索效率，同時保持高質(zhì)量的結(jié)果。

小結(jié)

理解向量數(shù)據(jù)庫和索引策略對于設(shè)計高效的 RAG 系統(tǒng)至關(guān)重要。這兩個要素直接影響檢索速度、準確性和 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)中幻覺的策略：這些是 RAG 系統(tǒng)和整個語言模型中生成可靠響應(yīng)的最大挑戰(zhàn)之一。