向量数据库搭建RAG

### 向量数据库在RAG架构中的应用 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索和文本生成的AI技术。它通过引入外部知识库，增强了大语言模型（LLM）的回答准确性和上下文理解能力[^1]。向量数据库在这种架构中扮演了关键角色，用于高效存储和检索非结构化数据的嵌入表示。 以下是使用向量数据库实现RAG架构的基本原理和技术要点： #### 1. 数据嵌入与存储 在RAG系统中，首先需要将知识库中的文本数据转化为向量形式，这一过程通常依赖于预训练的嵌入模型（如Sentence-BERT、OpenAI的Embedding模型等）。这些向量随后被存储在向量数据库中，例如Milvus或Redis。 - **Milvus**：Milvus是一个专为向量相似性搜索设计的开源数据库，支持大规模向量数据的高效存储和检索。它可以与多种嵌入模型集成，适用于复杂的检索场景[^1]。 - **Redis**：Redis提供了模块化的向量索引功能（如Redisearch），适合中小规模的数据集，并且具备低延迟的特性[^2]。 ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer import milvus # 初始化嵌入模型 model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2') # 将文本转换为向量 texts = ["文本1", "文本2", "文本3"] embeddings = model.encode(texts) # 连接Milvus数据库 client = milvus.Milvus(host="localhost", port="19530") collection_name = "rag_collection" if not client.has_collection(collection_name): client.create_collection(collection_name, dimension=embeddings.shape[1]) # 插入向量数据 client.insert(collection_name, embeddings) ``` #### 2. 检索流程 当用户输入查询时，系统会将查询文本转化为向量，并利用向量数据库进行相似性搜索，找到最相关的文档片段。 ```python # 查询向量化 query = "用户问题" query_embedding = model.encode([query]) # 在Milvus中搜索 results = client.search(collection_name, query_embedding, top_k=5) ``` #### 3. 文本生成 检索到的相关文档片段会被传递给大语言模型（LLM），作为额外的上下文信息，帮助其生成更准确的回答。 ```python from transformers import pipeline # 初始化LLM generator = pipeline("text-generation", model="meta-llama/Llama-2-7b") # 构造输入 context = " ".join([texts[i] for i in results.ids]) input_text = f"Query: {query}\nContext: {context}\nAnswer:" # 生成回答 response = generator(input_text, max_length=100) print(response[0]['generated_text']) ``` ### 总结 通过向量数据库，RAG系统能够高效地检索外部知识库中的相关信息，从而提升大语言模型的回答质量。Milvus和Redis是两种常见的向量数据库选择，分别适用于不同规模的应用场景[^1]。