在 AI 应用落地中,向量数据库与大模型(LLM)通过 **RAG** 架构形成关键协同。向量数据库存储 **embedding** 向量,为 LLM 提供动态知识库,解决 “AI 幻觉” 问题,推动语义检索效率提升。

动态知识库构建逻辑

向量数据库将非结构化数据转为 **embedding** 向量,形成可扩展的知识库。当 LLM 处理提问时,先通过向量数据库检索相似知识片段,再结合 **RAG** 生成回答,某医疗场景中该方案使病例检索准确率提升 35%。

索引优化与性能提升

针对 LLM 高频调用,向量数据库采用混合索引:对 embedding 建立 HNSW 索引实现毫秒级检索,对元数据建立 B 树索引支持属性过滤,让大模型精准定位信息,减少无效数据干扰。

工程化落地价值

RAG 架构通过 **向量数据库** 与 LLM 协同,突破大模型记忆限制。某企业客服系统接入后,无需频繁微调模型,仅更新数据库向量即可让 LLM 实时响应产品迭代,降低 80% 模型维护成本。