向量数据库
一句话解释
存储向量、并能快速找出意思最接近内容的数据库，是 RAG 和知识库检索的常用组件。
文档切块后转成向量存进向量数据库。用户提问时，问题也转成向量，数据库返回最接近的几段原文。
向量检索擅长按意思找，但对型号、编号这类要求一字不差的内容，最好再配合关键词检索。
举个例子
知识库里有 5000 段产品资料，用户一提问，向量数据库在一秒内找出最相关的 5 段。
相关术语
- 向量（Embedding）Embedding
- 把一段文字或一张图片转换成一串数字，意思相近的内容，数字也相近，用来按意思找资料。
- RAG（检索增强生成）Retrieval-Augmented Generation
- AI 回答前先从知识库里检索出相关资料，再根据这些资料生成回答的方法。
- 文本切块（Chunking）Chunking
- 把长文档切成大小合适的小段，再存进知识库，方便检索时只取出相关的部分。
