在RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）流程中，向量資料庫扮演著核心角色，主要功能是儲存並快速檢索相關資料，以增強AI模型生成答案的準確性和關聯性。向量資料庫透過將文字資料轉換為向量形式，並使用相似性搜尋技術，迅速找到與使用者查詢最相關的資訊片段。
向量資料庫的優勢在於其能夠高效地處理大量非結構化資料。資料在存入向量資料庫前，會先經過處理，例如分段（Chunking）並附加後設資料（Metadata），如標籤、來源或類別等。這些處理有助於更精準地檢索資料。隨後，文字資料會被轉換成向量，儲存在向量資料庫中。透過向量相似性搜尋，系統能迅速找出與查詢最相關的資料片段，大幅提升檢索效率。
舉例來說，當使用者提出一個問題時，RAG系統首先會使用向量資料庫檢索出與問題相關的資料片段。然後，這些片段會被整合到提示詞（Prompt）中，引導模型根據檢索到的資料生成答案。這種方式確保模型在生成答案時，能夠充分利用外部知識，而非僅僅依賴其內建的知識。因此，向量資料庫在RAG流程中不僅是資料儲存的場所，更是連接模型與外部知識的重要橋樑，提升AI系統的整體效能與實用性。
This is a simplified version of the page. Some interactive features are only available in the full version.
本頁為精簡版，部分互動功能僅限完整版使用。
👉 View Full Version | 前往完整版內容