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在 AI 应用落地中,向量数据库 与 LLM 大模型通过 **RAG** 架构形成核心协同。向量数据库存储 **embedding** 向量构建动态知识库,大模型借助 RAG 实现语义检索增强,解决 “AI 幻觉” 问题,推动企业级应用效率提升。
动态知识图谱构建逻辑
向量数据库将非结构化数据转为 **embedding** 向量,按业务场景构建知识图谱:
·企业文档按部门、类型划分存储;
· 多模态数据(文本 / 图像)统一向量空间表征。某制造业企业借此构建产品知识库,大模型调用时通过 **RAG** 检索准确率提升 40%。
检索性能优化策略
针对 LLM 高频调用,向量数据库采用:
· HNSW 索引处理高维 embedding,检索延迟
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