05｜RAG向量数据库原理与常用向量库
常扬
本课程为精品小课，不标配音频。
你好，我是常扬。
在前面的课程中，我们已经学习了 RAG 检索流程中如何将文档数据解析、分块并转换为嵌入向量的操作。本节课将进一步掌握如何存储这些向量及其文档元数据，并高效地进行相似度检索。
在人工智能（AI）主导的时代，文字、图像、语音、视频等多模态数据的复杂性显著增加。由于这些数据具有非结构化和多维特征，向量表示能够有效表示语义和捕捉其潜在的语义关系，促使向量数据库成为存储、检索和分析高维数据向量的关键工具。
下图展示了向量数据库的分类，依据是否开源与是否为专用向量数据库，将其分为四类。
第一类是开源的专用向量数据库，如 Chroma、Vespa、LanceDB、Marqo、Qdrant 和 Milvus，这些数据库专门设计用于处理向量数据。
第二类是支持向量搜索的开源数据库，如 OpenSearch、PostgreSQL、ClickHouse 和 Cassandra，它们是常规数据库，但支持向量搜索功能。
第三类是商用的专用向量数据库，如 Weaviate 和 Pinecone，它们专门用于处理向量数据，但属于商业产品或通过商业许可获得源码。
第四类是支持向量搜索的商用数据库，如 Elasticsearch、Redis、Rockset 和 SingleStore，这些常规数据库支持向量搜索功能，同时属于商业产品或可通过商业许可获得源码。
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1. 向量数据库的分类及常见类型：开源的专用向量数据库、支持向量搜索的开源数据库、商用的专用向量数据库和支持向量搜索的商用数据库。 2. 向量数据库的优势：数据管理、元数据存储和筛选、可扩展性、实时更新、备份与恢复、生态系统集成、数据安全与访问控制。 3. 向量数据库在现代数据管理中的应用场景：LLM RAG系统、推荐系统、异常检测、计算机视觉、自然语言处理等多种AI产品生产场景。 4. 向量数据库的工作流程：数据处理与向量化、向量存储、向量索引、向量搜索、数据检索。 5. 常用向量数据库的介绍、优点和缺点：Chroma、Milvus/Zilliz、FAISS、Weaviate、Qdrant、LanceDB、PGVector、Elasticsearch、Redis、Pinecone.
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