检索增强生成（RAG） (opens new window)是自然语言处理（NLP）领域的重大突破。由于其简单性和高效性，它优化了大多数NLP任务。通过结合检索系统（向量数据库）和生成模型（LLM）的优势，RAG显著提高了人工智能系统在文本生成、翻译和问题回答等领域的性能。
向量数据库的整合是革命性提升RAG系统性能的关键组成部分。让我们探讨一下RAG和向量数据库之间的关系，以及它们如何共同努力实现如此卓越的结果。
# RAG模型简要概述
RAG是一种专门设计用于增强大型语言模型（LLM）性能的技术。它从向量数据库中检索与用户查询相关的信息，并将其作为参考提供给LLM。这个过程显著提高了LLM的响应质量，使其更准确和相关。下图简要展示了RAG模型的工作原理。
检索阶段： RAG首先使用相似性搜索的能力从向量数据库中识别出最相关的信息。这个阶段是任何RAG系统中最关键的部分，因为它为最终输出的质量奠定了基础。
生成阶段： 一旦检索到相关信息，用户查询和检索到的文档将传递给LLM模型，以生成连贯、相关和信息丰富的新内容。
RAG的实施通过解决关键限制，如事实不准确、过时的知识和幻觉，显著提高了LLM的性能。从向量数据库中检索相关、最新的信息极大地提高了LLM响应的准确性和可靠性，特别是在知识密集型任务中。
此外，它引入了一定程度的透明度和可追溯性，使用户能够验证所提供信息的来源。将LLM的生成能力与检索系统的信息能力相结合的这种混合方法，可以实现更强大、更可信赖的人工智能应用程序，可以动态适应各种复杂的查询和任务。
# 向量数据库的作用
向量数据库是一种专门设计用于以数值向量（称为嵌入）的形式存储和管理数据的数据库。这些嵌入编码了任何类型数据的语义含义和上下文信息。数据可以是文本、图像甚至音频。向量数据库高效地存储这些嵌入，并通过相似性搜索快速检索嵌入。这些功能在信息检索、推荐系统和语义搜索等任务中起着重要作用。这些数据库在机器学习（ML）和人工智能（AI）应用程序中特别有用，其中数据经常转换为向量空间以捕捉复杂的模式和关系。
向量数据库的关键特点包括：
- 高维数据支持：这些数据库设计用于处理在机器学习模型中常用的高维向量数据。
- 高效搜索：这些数据库提供了优化的搜索算法，可以快速找到庞大数据集中最相似的向量。核心搜索功能是最近邻搜索，所有算法都经过设计以优化这种方法。
- 可扩展性：向量数据库设计用于处理大量的数据和用户查询。这使它们适用于不断增长的数据集和不断增加的需求。
- 索引：这些数据库通常使用先进的索引技术来加速查找和比较向量的过程。
- 集成：它们可以轻松与机器学习流水线集成，提供实时数据检索能力。
向量数据库是利用机器学习进行图像识别、文本分析和推荐算法等任务的系统中的关键组成部分。在这些任务中，快速访问和比较大量向量化数据集是至关重要的。
# 向量数据库如何增强RAG性能
向量数据库通过优化工作流的各个阶段显著提高了RAG系统的性能。首先，文本数据使用嵌入模型转换为向量。这种转换很重要，因为它将文本数据转换为可以根据语义含义进行高效存储和检索的格式。
向量数据库的优势在于其先进的索引方法。一旦数据转换为向量，它会使用HNSW（Hierarchical Navigable Small World）或IVF（Inverted File Index）等先进的索引方法将其保存在向量数据库中。这些索引方法以一种使得快速和高效检索成为可能的方式组织向量。索引过程确保在进行查询时，系统可以快速定位到相关向量。
当用户提交查询时，查询也会使用相同的嵌入模型转换为向量。向量数据库会寻找与查询向量最相似的最近簇。向量数据库搜索与查询向量在语义上最接近的向量簇。这种相似性搜索是任何RAG系统的基础，通过快速准确地识别语义上相似的向量来实现。
然后，类似的文档传递给检索器，检索器将查询与相关文档结合起来，并将它们发送给LLM进行响应生成。使用向量数据库确保检索器使用最相关的信息。这提高了生成响应的准确性和相关性。
向量数据库不仅提高了检索速度，还能高效处理大量数据。这种可扩展性对于处理大型数据集的应用程序至关重要。通过确保快速和准确的检索，向量数据库支持实时查询，为用户提供即时和相关的响应。
# 理想解决方案：专用向量数据库与SQL向量数据库
在现实世界的RAG系统中，要克服检索准确性（以及相关的性能瓶颈），需要一种有效的方法来结合结构化、向量和关键字数据的查询。
一些向量数据库（如Pinecone、Weaviate和Milvus）从一开始就专门设计用于向量搜索。它们在这个领域表现出色，但在一般数据管理能力方面有一定的限制。
- 有限的查询能力：由于受限的元数据存储，它们对复杂查询（包括多个条件、连接和聚合）的支持有限。
- 数据类型限制：它们主要设计用于向量和最小元数据存储，缺乏处理整数、字符串和日期等各种数据类型的灵活性。
SQL向量数据库代表了传统SQL数据库功能与向量数据库的专门能力的先进融合。这些系统将向量搜索算法直接集成到结构化数据环境中，使得可以在统一的数据库框架内管理向量和结构化数据。
这种集成提供了几个关键优势：
- 数据类型之间的流畅通信。
- 基于元数据的灵活过滤。
- 支持执行SQL和向量查询。
- 与为通用数据库设计的现有工具兼容。
在SQL向量数据库中，MyScaleDB是一个扩展了ClickHouse功能的开源选项。它将结构化数据管理与向量操作无缝结合，优化了复杂数据交互的性能，并提高了RAG系统的效率。通过过滤搜索 (opens new window)，MyScaleDB可以在进行向量搜索之前根据特定属性高效过滤大型数据集中的数据，确保RAG系统的快速和准确检索。
# 结论
向量数据库通过优化数据检索和处理极大地增强了RAG系统。这些数据库实现了基于语义含义的高效存储和快速检索。HNSW和IVF等先进的索引方法确保了相关数据的快速定位，提高了响应的准确性。此外，向量数据库高效处理大量数据，为实时查询和即时用户响应提供了必要的可扩展性。
SQL向量数据库进一步将这些优势与SQL集成在一起。这允许进行复杂和精确的数据交互。这种集成简化了开发过程，并减少了构建强大的RAG应用程序的学习曲线。
欢迎您在GitHub上探索开源的MyScaleDB存储库，并利用SQL和向量构建创新的、生产级的RAG应用程序。
