AI向量数据库的工作原理围绕非结构化数据的向量化处理与智能检索展开,以下结合向量数据库、embedding、神经网络、RAG、LLM、自然语言处理解析核心技术流程。
一、数据向量化:语义表示的基础
通过神经网络将文本、图像转化为embedding向量:文本经BERT提取语义特征,图像经ResNet提取视觉特征。这些向量在高维空间中表征数据语义,使相似内容距离更近,为语义检索奠定基础。
二、向量存储与检索:高效数据管理
向量数据库采用分布式架构存储海量向量,通过Faiss等索引算法实现毫秒级检索。当用户发起查询时,LLM将自然语言转化为向量,数据库计算其与库中向量的相似度,返回最相关结果,如“以文搜图”场景中的跨模态检索。
三、RAG增强的智能交互
在大模型回答过程中,RAG技术从向量数据库中检索相关数据,为回答提供事实支撑。例如在客服场景中,LLM结合检索到的产品手册embedding向量,生成准确回答,避免“AI幻觉”。
结语
AI向量数据库的工作原理通过向量数据库、embedding、神经网络、RAG、LLM、自然语言处理的协同,构建了从数据存储到智能应用的完整技术路径,为非结构化数据管理提供了高效解决方案。
