向量数据库 Collection 设计与 RAG 效率优化
新闻|2025-07-01 15:17|来源:编辑:admin阅读 次|
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向量数据库 中 **Collection** 设计直接影响 **RAG** 效率,合理的组织方式让 **embedding** 存储与检索更贴合大模型需求。
逻辑分区价值
通过 Collection 实现数据隔离:按业务场景(如客服知识库 / 产品手册)或数据类型(文本 / 图像 embedding)划分。某金融企业分区后,大模型检索效率提升 40%。
索引与存储配置
每个 Collection 可独立配置向量索引(HNSW/IVF)、存储引擎(内存 / 磁盘)及元数据策略。对高频访问的 Collection 启用内存存储,加速 **RAG** 检索。
动态扩展设计
分布式向量数据库支持 Collection 在线扩容,可添加节点扩展存储,或分离热冷数据降低成本。某互联网公司借此支撑 10 亿级 **embedding** 实时检索。
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