在 RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）流程中，「箝入式模型」（通常指的是嵌入模型，英文為 Embedding Model）與「向量資料庫」（Vector Database）之間的關聯至關重要，它們共同支撐了檢索階段的核心功能。以下是它們的關聯性與工作原理的介紹：
箝入式模型（嵌入模型）的角色
嵌入模型是一種將文本（查詢或文檔）轉換成數值向量表示的機器學習模型，通常基於神經網絡（如 Transformer）。這些向量捕捉了文本的語義信息，使得語義相似的內容在向量空間中距離較近。
- 功能：
- 將使用者的查詢（query）轉換為向量。
- 將知識庫中的文檔或片段預先轉換為向量表示。
- 常見模型：
- BERT、Sentence-BERT、BGE（Baidu Generalized Embedding）、OpenAI 的嵌入模型等。
- 輸出：
- 高維向量（例如 768 維或 1024 維），每個維度代表文本的某種語義特徵。
在 RAG 中，嵌入模型負責將自然語言轉換為向量空間的數學表示，為後續的檢索提供基礎。
向量資料庫的角色
向量資料庫是用於存儲和管理這些嵌入向量的高效數據結構，專為快速向量相似性搜索而設計。它存儲了知識庫中所有文檔的預計算向量，並能在查詢時迅速找到與查詢向量最相似的結果。
- 功能：
- 存儲嵌入模型生成的文檔向量。
- 根據查詢向量進行高效相似性搜索，返回 top-k 結果。
- 常見技術：
- FAISS（Facebook AI Similarity Search）、HNSW（Hierarchical Navigable Small World）、Annoy 等。
- 常見實現：
- Pinecone、Weaviate、Milvus、Qdrant 等向量資料庫產品。
向量資料庫的目標是解決大規模向量檢索的效率問題，讓 RAG 能在海量數據中快速找到相關內容。
嵌入模型與向量資料庫的關聯
兩者的關聯體現在 RAG 的檢索流程中，它們協同工作以實現從查詢到相關文檔的橋接：
- 預處理階段（知識庫向量化）：
- 嵌入模型將知識庫中的所有文檔或片段轉換為向量。
- 這些向量被存入向量資料庫，並建立索引以加速後續搜索。
- 例如，一篇關於「量子計算」的文章被轉換為向量 [0.12, -0.34, 0.89, ...]，並保存到向量資料庫中。
- 查詢階段：
- 使用者輸入查詢（例如「量子計算是什麼？」）。
- 嵌入模型將查詢轉換為向量，例如 [0.15, -0.30, 0.85, ...]。
- 向量資料庫使用這個查詢向量，通過相似性計算（如餘弦相似度或歐幾里得距離）找到知識庫中最接近的向量。
- 結果返回：
- 向量資料庫返回與查詢向量最相似的 top-k 文檔向量。
- 這些向量對應的原始文本被提取出來，作為增強上下文傳遞給 LLM。
具體工作流程示例
假設知識庫包含三篇文檔：
- 文檔 1：「量子計算的基本原理」
- 文檔 2：「機器學習簡介」
- 文檔 3：「量子物理的歷史」
- 嵌入階段：
- 嵌入模型生成：
- 文檔 1 向量：[0.1, 0.2, 0.3, ...]
- 文檔 2 向量：[0.5, 0.6, 0.7, ...]
- 文檔 3 向量：[0.2, 0.1, 0.4, ...]
- 這些向量存入向量資料庫。
- 查詢處理：
- 使用者問：「量子計算是什麼？」
- 嵌入模型生成查詢向量：[0.12, 0.18, 0.35, ...]。
- 檢索：
- 向量資料庫計算相似度，發現查詢向量與文檔 1 的向量最接近。
- 返回文檔 1 的內容作為增強上下文。
關聯的核心點
- 一致性需求：查詢向量和知識庫向量必須由同一嵌入模型生成，否則向量空間不一致，相似性計算會失效。
- 效率與準確性：嵌入模型決定向量的質量（語義表達能力），向量資料庫決定檢索的速度與規模。
- 動態更新：如果知識庫內容更新，嵌入模型需要重新生成向量，然後同步到向量資料庫。
優勢與挑戰
- 優勢：
- 嵌入模型捕捉語義，向量資料庫提供高效檢索，兩者結合使 RAG 能快速找到精準的外部知識。
- 挑戰：
- 嵌入模型若質量不高，可能導致語義偏差。
- 向量資料庫的索引規模過大時，可能需要更多計算資源。
總之，嵌入模型與向量資料庫是 RAG 檢索階段的「雙人組」，前者負責語義轉換，後者負責高效匹配，共同為 LLM 提供可靠的外部知識支持。
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