纯向量数据库和向量插件都有局限，那未来发展有其他方向吗？

文章摘要

导读：向量数据库在大语言模型的外挂记忆体应用中备受关注，尤其是与Retrieval-Augmented Generation (RAG)的结合。本文深入分析了向量数据库的争议点，其优势和局限性，并结合RAG的发展前景进行讨论。

2023年被视为向量数据库的重要一年，Andy Pavlo在他的年度数据库报告中强调了向量数据库的兴起。向量数据库因其在RAG场景下的应用而流行，尤其是在处理大规模私有数据查询时。

RAG的兴起与向量数据库

RAG的出现是为了解决大语言模型（LLM）在实时性、成本、Token数限制上的问题。通过将私有数据转化为向量并存储在向量数据库中，RAG能够提高查询效率和数据处理能力。

向量数据库的争议和问题

向量数据库虽然易于使用且便于部署，但其技术门槛和必要性仍有争议。简单的向量搜索技术、成熟数据库的向量能力增强以及LLM自身能力的提升都被视为向量数据库存在的挑战。

RAG和搜索引擎

作为企业搜索引擎的进化形态，RAG结构的LLM与传统搜索引擎在功能上有所不同。倒排索引的精确性与向量搜索的语义关联性，以及LLM生成的最终答案是RAG的核心区别。

RAG的核心需求

提升RAG效果的关键在于更好的embedding模型、多路召回和排序能力。一个成功的RAG应用需要结合向量搜索、全文搜索和结构化数据检索的能力。

RAG的未来

RAG不仅仅是LLM能力增强的临时解决方案，而是一个持续存在的需求。一个专用的AI原生数据库可以更好地支持RAG架构，满足企业内部数据的复杂检索需求。

作者简介

张颖峰，InfiniFlow创始人，有丰富的搜索引擎和数据库内核研发经验，对人工智能核心算法和企业数字化转型有深入了解。