rag 向量数据库有哪些

### RAG 检索增强生成与向量数据库的结合实现 #### 背景介绍 RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索技术和生成模型的方法，旨在提升自然语言处理系统的性能。它通过引入外部知识源来弥补预训练语言模型可能存在的知识局限性或过时问题[^2]。 #### 向量数据库的作用 向量数据库作为 RAG 系统的核心组件之一，在存储和快速检索高维数据方面表现出色。这些数据库可以将文档或其他形式的数据转化为嵌入向量并高效管理它们，从而支持实时查询操作。例如 Chroma 是一种流行的开源向量数据库工具，适用于构建小型至中型项目中的语义搜索引擎[^1]。 #### Python 中基于 Chroma 的 RAG Bot 实现概览 下面展示了一个简单的 `RAG_Bot` 类设计思路及其主要组成部分： ##### 定义 RAG_Bot 类结构 该类封装了两个核心功能：一是创建用于保存文本片段表示形式的向量数据库；二是提供对话接口以便用户提问并通过调用内部逻辑完成答案生成过程。 ```python import chromadb from sentence_transformers import SentenceTransformer class RAG_Bot: def __init__(self, collection_name="default"): self.client = chromadb.PersistentClient(path="./chroma_db") self.collection = self._get_or_create_collection(collection_name) self.encoder_model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2') def _get_or_create_collection(self, name): try: return self.client.get_collection(name=name) except ValueError: return self.client.create_collection(name) def createVectorDB(self, documents): embeddings = self.encoder_model.encode(documents).tolist() ids = [f"id_{i}" for i in range(len(documents))] metadatas = [{"source": f"doc{i}"} for i in range(len(documents))] self.collection.add( embeddings=embeddings, documents=documents, metadatas=metadatas, ids=ids ) def chat(self, query, n_results=3): embedding_query = self.encoder_model.encode([query]).tolist()[0] results = self.collection.query( query_embeddings=[embedding_query], n_results=n_results ) context = "\n".join(results['documents'][0]) prompt = f"Context:\n{context}\n\nQuestion:{query}" # Here you would integrate with your preferred LLM API to generate the response. generated_answer = "This is where an actual model call happens." return {"prompt": prompt, "answer": generated_answer} ``` 上述代码展示了如何初始化一个持久化的 Chroma 数据库实例，并定义了两种基本行为模式——即建立新的矢量化记录集以及执行交互式的问答会话流程。 #### 关键步骤解析 - **编码器加载**: 使用 HuggingFace 提供的 `sentence-transformers` 库加载预先训练好的句子编码器模型。 - **向量化入库**: 对输入的一批原始资料进行特征提取后存放到指定集合里。 - **上下文匹配**: 当接收到用户的询问时，先将其转化成对应的数值表达再寻找最相似的历史条目组合起来形成提示词交给下游的大规模神经网络去预测最终回复内容. #### 总结说明 此方案充分利用了现代机器学习框架和技术栈的优势，不仅简化了开发难度还提高了整体效率。不过需要注意的是实际部署过程中还需要考虑诸如安全性验证、错误处理机制等方面因素才能确保整个服务稳定可靠运行[^3]。

### RAG 检索增强生成与向量数据库结合的实战案例 #### 使用场景概述 在现代自然语言处理技术中，RAG（检索增强生成）通过结合信息检索和生成模型来提高语言模型的知识覆盖范围和回答准确性[^1]。特别是在构建特定领域内的问答系统时，这种方法尤为有用。 #### 实战案例分析 一个典型的实际应用是在医疗健康咨询平台上的部署。该平台旨在提供专业的医学建议给用户。为了实现这一点，开发者们采用了基于ChatGPT + Vector Database + Prompt的技术栈(CVP)，这不仅提高了回复的质量，还增强了系统的可靠性和时效性[^2]。 在这个例子中： - **数据准备阶段**：收集并整理了大量的医学文献、临床指南以及常见疾病的相关资料作为训练素材； - **向量化过程**：这些文本被转化为高维空间中的稠密向量表示形式，并存入专门设计用于快速查找相似项的向量数据库内； - **查询优化环节**：当接收到用户的提问后，系统会先将其转换成对应的语义向量表达方式，再以此为基础，在预先建立好的知识库里寻找最接近的答案片段； - **响应合成部分**：最后一步则是由强大的预训练模型根据找到的信息片段自动生成连贯且准确的回答内容返回给使用者。 ```python from langchain import LangChain, DocumentStore, Retriever, Generator # 初始化组件实例化对象 document_store = DocumentStore() retriever = Retriever(document_store=document_store) generator = Generator() def rag_pipeline(user_query): # 将用户输入转为向量形式 query_vector = retriever.encode_text(user_query) # 在向量数据库中搜索相关文档 retrieved_docs = document_store.search(query_vector) # 利用检索到的结果辅助生成最终答复 response = generator.generate(retrieved_docs, user_query=user_query) return response ``` 此代码展示了如何创建一个简单的管道函数`rag_pipeline()`，它接收来自用户的询问字符串参数，并依次调用了编码器(`encode_text`)、搜索引擎(`search`)和服务端API接口(`generate`)三个主要功能模块完成整个流程的操作[^4]。