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RAG：7种用于向量数据库+相似性搜索的索引方法


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概述
在现代数据库类型中，尽管关系型数据库（Relational DB）、NoSQL数据库和图数据库（Graph DB）各有千秋，但在RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统中，Vector DB却成为首选。它不仅支持水平扩展，还能结合CRUD操作（Create, Read, Update, Delete）提供元数据过滤功能，大幅提升数据检索效率和智能性。
本文将带你全面解析Vector DB，从基础概念、工作原理到查询加速的核心算法，帮助你更好地理解其强大功能及在RAG管道中的不可替代性。
.02
为什么选择Vector DB？
在一个包含1000份文档的RAG系统中，假设我们将文档分块并嵌入到向量空间，生成三维向量，存储词条如“dog”“cat”“ball”。当用户查询“horse”时，传统关系型数据库只能检索精确匹配的记录，而Vector DB通过近似最近邻搜索（Approximate Nearest Neighbour, ANN），能够返回“donkey”这一语义上最相似的记录。
这种语义匹配能力使得Vector DB在知识增强生成（RAG）系统中脱颖而出。无论是回答简单查询，还是在高维向量空间中发现隐藏的语义关联，Vector DB的性能和灵活性都远胜其他类型数据库。
RAG：7种用于向量数据库+相似性搜索的索引方法
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Vector DB与其他数据库对比
主要数据库类型及其应用场景
RAG：7种用于向量数据库+相似性搜索的索引方法
与其他数据库相比，Vector DB最大的特点是能以高效方式存储和检索高维向量。它不仅仅是数据存储工具，更是支持语义推理和智能查询的基础设施。
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Vector DB的核心工作原理
Vector DB的关键在于存储和高效检索高维向量，其主要流程包括：
  1. 索引构建（Indexing）
  2. 查询处理（Querying）
  3. 后处理（Post-Processing）
以下将重点介绍索引构建中的关键算法，以及如何通过查询和相似性度量加速检索过程。
RAG：7种用于向量数据库+相似性搜索的索引方法
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索引构建：加速查询的核心算法
索引是Vector DB性能的基石。良好的索引设计可在保证查询精度的前提下，大幅提升检索速度。以下是几种常见索引构建算法：
1） Flat Index（全量比较）
RAG：7种用于向量数据库+相似性搜索的索引方法
Flat Index采用暴力搜索方法，将每个查询点与数据库中的所有向量逐一比较，返回与查询点最接近的k个向量。
  • 优点：精度最高，适合对查询结果要求极高的场景。
  • 缺点：速度慢，尤其在高维数据和大规模数据集上。
2） 局部敏感哈希（Local Sensitivity Hashing, LSH）
RAG：7种用于向量数据库+相似性搜索的索引方法
LSH通过哈希函数将相似的高维向量分组至相同的哈希桶中，只需在对应桶内搜索即可。
  • 特点：适合处理包含大量相似向量的大型数据集。
  • 挑战：哈希函数和桶大小的选择直接影响性能。
3） 层次化小世界图（Hierarchical Navigable Small World, HNSW）
RAG：7种用于向量数据库+相似性搜索的索引方法
RAG：7种用于向量数据库+相似性搜索的索引方法
HNSW是一种基于图结构的算法，分层存储向量数据。每一层的节点通过边相连，边的权重表示相似性。
  • 工作原理：查询时从顶层随机节点开始，逐层向下搜索相似节点，最终在底层找到最相似的向量。
  • 优势：高效处理大规模数据，查询速度快。
4） 倒排文件索引（Inverted File Indexing, IVF）
RAG：7种用于向量数据库+相似性搜索的索引方法
RAG：7种用于向量数据库+相似性搜索的索引方法
IVF通过聚类算法将向量划分为多个簇，并构建簇的索引。查询时仅需在相关簇中进行搜索。
  • 特点：通过控制簇的数量（nprobes）权衡精度与速度。
  • 应用：适合中等规模数据集的快速查询。
5） 产品量化（Product Quantization, PQ）
RAG：7种用于向量数据库+相似性搜索的索引方法
PQ将高维向量分割为多个子向量，每个子向量通过k-means算法聚类，并存储其代表性质心。
  • 优点：显著减少存储需求，同时保持相似性信息。
  • 适用场景：需要在存储和性能之间寻求平衡的应用。
6） Spotify的ANNOY算法
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ANNOY通过递归分割向量空间构建层次化索引，查询时沿层次结构搜索直到叶节点。
  • 特点：轻量、高效，特别适合小型数据集或实时场景。
7） 随机投影（Random Projection）
RAG：7种用于向量数据库+相似性搜索的索引方法
随机投影通过随机矩阵将高维向量映射到低维空间，保留向量间的相似性关系。
  • 优点：大幅减少维度，同时保留查询的准确性。
  • 应用：适合维度极高的数据集。
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查询与相似性度量
RAG：7种用于向量数据库+相似性搜索的索引方法
查询的核心是衡量向量间的相似性，以下是常见的相似性度量方式：
  1. 点积（Dot Product）：衡量两个向量间的点积值，适合高维空间的相似性计算。
  2. 余弦相似度（Cosine Similarity）：计算向量间夹角的余弦值，范围从-1到1。
  3. 欧几里得距离（Euclidean Distance）：计算两向量间的直线距离，用于衡量绝对相似性。
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总结与展望
Vector DB在RAG管道中的核心作用在于通过高效的索引与查询算法，支持语义相似性检索，弥补传统数据库在智能性上的不足。从Flat Index到HNSW，每种算法各有优劣，可根据具体应用场景选择合适的方案。

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