向量数据库与 RAG 架构：AI 时代后端的核心基建

春与秋其代序
87 阅读3分钟

背景

随着 ChatGPT、文心一言等大模型的兴起，后端开发迎来了新的挑战：

  • 传统数据库（MySQL、Postgres）擅长存储结构化数据，但无法高效处理 语义搜索。
  • 用户希望通过 自然语言 检索数百万级文档，而不是单纯依赖 LIKE、WHERE。
  • AI 应用（如智能客服、代码助手）需要 低延迟 + 高召回率 的知识检索能力。

这催生了 向量数据库（Vector Database） 与 RAG（Retrieval-Augmented Generation） 架构的兴起。

什么是向量数据库？

向量数据库的核心能力是存储和检索 高维向量。

举例：一段文本 "Java后端性能优化" 会被 Embedding 模型（如 OpenAI text-embedding-3 或 BGE-M3）转换成 1536 维的向量：

[0.123, -0.045, 0.982, ...]  # 1536 维

当用户搜索 "Spring Boot 调优"，系统会将输入也转为向量，然后在数据库中做 相似度检索（cosine similarity / inner product / L2 distance） ，找到最相关的内容。

常见向量数据库：

  • Milvus：开源，社区活跃，适合大规模数据。
  • Weaviate：支持 Graph + 向量，适合知识图谱。
  • Postgres + pgvector：兼容性强，适合已有数据库系统。
  • Pinecone / Qdrant：云原生，易于接入 AI SaaS。

RAG 架构：AI 与数据库的桥梁

RAG（检索增强生成）是 大模型应用的事实标准架构，其流程是：

  1. 用户提问（自然语言）。
  2. 向量化（Embedding 模型将问题转成向量）。
  3. 检索（向量数据库找到相关文档 Top-K）。
  4. 增强提示词（把检索到的文档拼接进 prompt）。
  5. 大模型生成答案。

这种架构让大模型具备了“记忆”与“私有知识库”，解决了 幻觉（hallucination） 与 上下文不足 问题。

实践案例：构建一个 RAG 后端 API

假设我们要做一个 智能 API 文档问答系统，用户可以用自然语言提问，比如：“Java 如何实现线程池？”

步骤 1：构建向量索引

-- PostgreSQL + pgvector
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;

CREATE TABLE documents (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  content TEXT,
  embedding VECTOR(1536)
);

步骤 2：存储 Embedding

from openai import OpenAI
import psycopg2

client = OpenAI()
conn = psycopg2.connect("dbname=demo user=postgres")

text = "Java 线程池通过 Executors.newFixedThreadPool 实现"
embedding = client.embeddings.create(model="text-embedding-3-small", input=text).data[0].embedding

cur = conn.cursor()
cur.execute("INSERT INTO documents (content, embedding) VALUES (%s, %s)", (text, embedding))
conn.commit()

步骤 3：语义检索

SELECT content
FROM documents
ORDER BY embedding <-> '[用户问题 embedding 向量]'
LIMIT 5;

步骤 4：调用大模型生成增强回答

context = "\n".join(top5_docs)
prompt = f"基于以下文档回答问题：\n{context}\n问题：Java 如何实现线程池？"

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
print(response.choices[0].message["content"])

性能优化

在工程落地时，需要考虑：

  • 向量检索算法：HNSW（层次化图搜索）比 Brute Force 更快，适合百万级数据。
  • 混合搜索：BM25（关键词检索） + 向量检索，效果最佳。
  • 缓存：对热点问题可用 Redis 做答案缓存，避免重复生成。
  • 分布式部署：Milvus + Kubernetes，支持百亿级数据。

应用场景

  • 智能客服：接入 FAQ 文档，快速回答用户问题。
  • 开发者助手：本地代码库 + 向量检索，构建 AI 代码顾问。
  • 企业知识库：文档、邮件、Wiki 全量检索。
  • 金融风控：相似交易检测、欺诈模式识别。

总结

在 AI 时代，后端工程师除了要掌握传统的 数据库、微服务、分布式，还必须拥抱 向量数据库 + RAG 架构。

这不仅是 AI 应用的基石，也是未来 5 年后端技术的核心竞争力。

avatar
文章
阅读
粉丝