如何搭建rag向量数据库

### 如何搭建RAG（检索增强生成）架构的向量数据库 #### 方法概述 为了实现高效的 RAG 架构，通常会结合向量数据库和大语言模型的能力。具体来说，可以通过以下方式完成：使用嵌入模型将文档转化为向量表示，并将其存储到支持高效相似度查询的向量数据库中[^1]。 #### 技术栈选择 在技术选型方面，《向量数据库指南》提到可以借助 BentoML 和 Milvus 来构建完整的 RAG 流程[^3]。其中，BentoML 负责生成文本的嵌入向量，而 Milvus 则作为高性能的向量数据库负责存储这些向量以及执行近似最近邻搜索 (ANN)[^2]。 #### 实现步骤详解 以下是基于上述工具链的具体实践方法： #### 1. 文档预处理与嵌入生成 首先需要准备训练语料库并将它们分割成适合大小的小片段。接着利用 Sentence Transformers 或其他类似的预训练模型把每一段文字映射至固定维度的空间形成密集向量形式。此过程可通过如下 Python 示例代码展示： ```python import bentoml from sentence_transformers import SentenceTransformer model_name = "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2" embedder = SentenceTransformer(model_name) def generate_embeddings(texts): embeddings = embedder.encode(texts, convert_to_tensor=True) return embeddings.numpy() ``` #### 2. 数据入库操作 有了前面计算得到的 embedding 值之后就可以批量写入到选定的目标向量数据库里去了。这里以 Milvus 为例说明其基本流程： ```python from pymilvus import CollectionSchema, FieldSchema, DataType, connections, utility, Collection connections.connect() fields = [ FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True), FieldSchema(name="embedding", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=384) ] schema = CollectionSchema(fields=fields) collection_name = 'rag_demo' if not utility.has_collection(collection_name): collection = Collection(name=collection_name, schema=schema) else: collection = Collection(name=collection_name) data = [[i for i in range(len(embeddings))], list(embeddings)] mr = collection.insert(data) index_params = { "metric_type": "L2", "index_type": "IVF_FLAT", "params": {"nlist": 128} } collection.create_index(field_name="embedding", index_params=index_params) collection.load() ``` #### 3. 查询接口开发 最后一步就是对外暴露 RESTful API 接口供前端调用发起请求时传入待匹配字符串再返回最相近的结果列表出来即可满足业务需求场景下的问答服务功能实现了。 ```python @app.post("/search/") async def search(query: str): query_embedding = generate_embeddings([query]) search_param = { "data": query_embedding, "anns_field": "embedding", "param": {"metric_type": "L2", "params": {}}, "limit": top_k_results } results = collection.search(**search_param) matched_ids = [result.id for result in results[0]] documents = fetch_documents_by_id(matched_ids) # 自定义函数获取对应 ID 的原始文档内容 return JSONResponse({"documents": documents}) ```