工程 · 深度词条

Vector Database(向量数据库)

专门存储和检索向量表示的系统,可以按语义或视觉相似程度寻找内容。

深度词条核对 2026-09-072 条来源

四层解释

通俗

专门存储和检索向量表示的系统,可以按语义或视觉相似程度寻找内容。

专业

向量数据库提供近似最近邻索引、向量相似度搜索、元数据过滤及数据生命周期能力。

机制

对象先被 Embedding 模型编码,索引结构减少全量比较;查询向量返回近邻候选,再与关键词或重排模型组合。

工程

选择时应评估召回、过滤、更新一致性、延迟、成本、租户隔离和备份,不要只比较最大向量数。

全链路位置

INPUT向量、原始对象和元数据
PROCESS建立近邻索引并执行相似搜索
OUTPUT按距离排序的候选对象

常见用途

  • 语义搜索
  • 推荐与去重
  • RAG 候选召回

专业边界

  • 它不负责判断答案是否正确
  • 关系型数据库加向量扩展也可能满足需求

常见误解

  • 做 RAG 必须购买独立向量数据库
  • 向量检索可以完全替代关键词检索

关联概念

来源与核对记录

S1
Search ConceptsWeaviate · 官方技术文档 · 查阅 2026-09-07
S2
Machine Learning GlossaryGoogle for Developers · 官方技术文档 · 查阅 2026-09-07

编辑核对:2026-09-07。本状态表示内容与来源已登记,不代表经过外部专家审稿。