学习向量数据库与 RAG 架构

### **一、基础概念：向量与向量数据库**

#### 1. 什么是向量（Embedding）？

- **定义**：将文本、图像、音频等非结构化数据转换为高维数值数组（向量），捕捉数据的语义或特征。例如，“猫”和“狗”的向量距离比“猫”和“汽车”更近。

- **核心作用**：让计算机能“理解”数据的语义相似性，通过向量距离（如余弦相似度、欧氏距离）衡量数据相关性。

- **生成工具**：OpenAI的`text-embedding-ada-002`、开源模型`BGE`、`Sentence-BERT`等，可通过API或本地部署生成向量。

#### 2. 什么是向量数据库？

- **定义**：专门存储、索引和查询向量的数据库，解决传统数据库无法高效处理高维向量相似性检索的问题。

- **核心能力**：

- 高效存储海量向量（百万到数十亿级）。

- 快速相似性查询（毫秒级返回结果）。

- 支持动态增删数据和向量更新。

- **主流向量数据库**：

- 开源：Milvus（分布式，适合大规模）、Chroma（轻量，适合开发）、FAISS（Facebook开源，适合单机）、Qdrant（支持地理空间向量）。

- 商业：Pinecone、Weaviate、Zilliz Cloud（Milvus商业化）。

### **二、RAG 架构：核心原理与流程**

#### 1. RAG 是什么？

- **定义**：检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），结合“检索外部知识”和“LLM生成”，解决LLM知识过时、幻觉（生成错误信息）、无法引用特定来源等问题。

- **核心价值**：让LLM基于最新/私有数据生成准确、可控的回答，广泛用于问答系统、客服、知识库等场景。

#### 2. RAG 基本流程（核心步骤）

- **Step 1：数据准备与预处理**

- 来源：文档（PDF/Word）、网页、数据库、对话记录等。

- 处理：拆分（Chunking，按段落/固定长度拆分，避免超出LLM上下文）、清洗（去噪、格式标准化）。

- 技巧：拆分时保留上下文关联（如按章节拆分），设置合理Chunk大小（如200-500 tokens）。

- **Step 2：向量生成与存储**

- 用Embedding模型将每个Chunk转换为向量。

- 将向量及原始文本（元数据，如来源、页码）存入向量数据库。

- **Step 3：检索（Retrieval）**

- 用户提问后，将问题转换为向量。

- 向量数据库通过相似性查询，返回与问题最相关的Top N个Chunk（如Top 3-5）。

- 优化：可结合关键词过滤、元数据筛选（如指定来源）提升精度。

- **Step 4：生成（Generation）**

- 将检索到的Chunk作为“上下文”，与用户问题一起传入LLM（如GPT-3.5/4、LLaMA）。

- 提示词模板示例：

```

基于以下上下文回答问题，只使用上下文信息，不编造内容：

上下文：{检索到的Chunk1} {Chunk2} ...

问题：{用户提问}

回答：

```

- LLM基于上下文生成准确回答，并可引用来源（如“根据文档3.2节...”）。

### **三、入门实践：搭建简易RAG系统**

#### 1. 工具选择（新手友好）

- 向量数据库：Chroma（无需部署，Python库直接调用）。

- Embedding模型：`sentence-transformers`（开源，如`all-MiniLM-L6-v2`）。

- LLM：OpenAI API（GPT-3.5-turbo）或开源模型（如`llama.cpp`本地运行）。

#### 2. 代码实战（核心步骤）

```python

# 1. 安装依赖

!pip install chromadb sentence-transformers openai

# 2. 初始化Chroma向量数据库

import chromadb

client = chromadb.Client()

collection = client.create_collection(name="my_rag_db") # 创建集合（类似表）

# 3. 准备数据并拆分（示例：3个文档Chunk）

documents = [

"Python是一种解释型、面向对象的编程语言，由Guido van Rossum于1989年发明。",

"Python的设计哲学强调代码可读性，使用缩进来定义代码块。",

"Python广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发等领域。"

]

ids = ["doc1", "doc2", "doc3"] # 每个Chunk的唯一ID

# 4. 生成向量并入库

from sentence_transformers import SentenceTransformer

embedding_model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")

embeddings = embedding_model.encode(documents) # 生成向量

collection.add(documents=documents, embeddings=embeddings, ids=ids)

# 5. 检索相关Chunk

query = "Python适合做什么？"

query_embedding = embedding_model.encode([query]) # 问题向量

results = collection.query(

query_embeddings=query_embedding,

n_results=2 # 返回Top 2相关结果

)

retrieved_docs = results["documents"][0] # 获取检索到的文本

# 6. 调用LLM生成回答

import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

prompt = f"基于以下信息回答：{retrieved_docs}\n问题：{query}"

response = openai.chat.completions.create(

model="gpt-3.5-turbo",

messages=[{"role": "user", "content": prompt}]

)

print(response.choices[0].message.content)

# 输出示例：Python广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发等领域。

```

### **四、进阶优化：提升RAG效果**

#### 1. 检索优化

- **Chunking策略**：

- 动态拆分：根据语义（如用LangChain的`RecursiveCharacterTextSplitter`按标点拆分）。

- 重叠拆分：相邻Chunk保留部分重叠（如50 tokens），避免上下文割裂。

- **混合检索**：结合向量检索（语义）和关键词检索（精确匹配），如Weaviate的`hybrid`模式。

- **Reranking（重排序）**：用模型（如`cross-encoder`）对初筛结果重新排序，提升相关性（如LangChain的`Reranker`）。

#### 2. 向量数据库优化

- **索引选择**：

- 小规模数据：暴力搜索（Brute-force），精度100%但速度慢。

- 大规模数据：近似索引（如Milvus的IVF_FLAT、HNSW），平衡速度与精度。

- **参数调优**：索引构建时调整参数（如HNSW的`M`值控制邻居数量，影响查询速度）。

#### 3. 生成优化

- **提示工程**：明确要求LLM引用来源（如“回答中需注明信息来自哪个文档ID”）。

- **多轮对话**：在对话中保留历史检索结果，避免重复检索。

- **知识冲突处理**：当检索到矛盾信息时，提示LLM标注冲突并说明。

### **五、生产级部署：关键考量**

1. **数据管道自动化**：

- 用Apache Airflow、Prefect定时同步新数据（如每日更新文档），自动拆分、生成向量并入库。

2. **高可用与扩展性**：

- 向量数据库集群化部署（如Milvus分布式集群），支持水平扩展。

- 缓存热门查询结果（如用Redis），降低API调用成本。

3. **监控与评估**：

- 监控检索精度（如人工标注Top N结果相关性）、LLM回答准确率。

- 用工具如LangSmith、RAGAs评估RAG系统性能。

4. **隐私与安全**：

- 敏感数据本地部署Embedding模型和LLM（如用LLaMA 2、通义千问本地化版本）。

- 向量数据库加密存储（如Milvus的加密功能）。

### **六、深入与拓展**

1. **深入向量数据库原理**：

- 学习高维向量索引算法（HNSW、IVF、PQ等）的数学原理。

- 理解分布式向量数据库的分片、副本机制（如Milvus的DataNode、QueryNode架构）。

2. **RAG高级架构**：

- **多模态RAG**：支持图像、音频等数据（如用CLIP模型生成跨模态向量）。

- **增量RAG**：动态更新知识库，避免全量重新嵌入（如Chroma的`upsert`功能）。

- **自主RAG**：让LLM自主决定是否检索、如何调整查询（如AutoRAG框架）。

3. **结合其他技术**：

- 与知识图谱（KG）结合，提升检索逻辑推理能力（如RAG + KG架构）。

- 结合Agent框架（如LangChain Agent），让系统自主规划检索步骤。

### 学习资源

- **官方文档**：

- Milvus文档（https://milvus.io/docs）

- LangChain RAG教程（https://python.langchain.com/docs/use_cases/question_answering/）

- **课程**：

- DeepLearning.AI的《Vector Databases for LLM Applications》

- 吴恩达《Building Systems with the ChatGPT API》（含RAG章节）

- [《RAG 七天入门训练营》](https://cloud.tencent.cn/developer/learning/camp/20)

- **开源项目**：

- `langchain`（RAG工具链）、`llama-index`（专注RAG的框架）

- `milvus-bootcamp`（Milvus实战案例）