向量数据库的工作原理模型通过标准化流程实现非结构化数据的智能管理,以下结合向量数据库、embedding、神经网络、RAG、LLM、自然语言处理解析核心技术环节。
一、数据向量化阶段
利用神经网络将文本、图像转化为embedding向量:BERT处理文本语义,ResNet提取图像特征。向量维度通常为768至1536维,确保语义相近的数据在向量空间中距离相近。
二、向量索引与存储
向量数据库采用Faiss等索引算法构建层级聚类结构,将万亿级向量存储于分布式集群。索引构建时通过量化技术压缩向量维度,在保证检索精度的同时提升查询效率。
三、智能检索与RAG协同
LLM将自然语言查询转化为向量后,数据库通过余弦相似度检索Top-K结果。RAG技术从检索结果中提取证据,与大模型生成的回答融合,例如在医疗场景中检索病历embedding向量辅助诊断建议。
结语
向量数据库的工作原理模型通过向量数据库、embedding、神经网络、RAG、LLM、自然语言处理的协同,构建了从数据表示到智能应用的标准化路径,为企业非结构化数据管理提供技术框架。
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