Les bases de données vectorielles sont devenues presque un mot à haute fréquence dans les solutions RAG, et beaucoup de gens pensent que c’est une infrastructure lourde. En fait, d’un point de vue fonctionnel, ce n’est pas mystérieux. La fonction principale des bases de données vectorielles est de stocker des représentations vectorielles de texte, d’images ou d’autres contenus, et de soutenir une récupération efficace de similarité. C’est précisément parce qu’il est bon pour « trouver le contenu le plus similaire » qu’il apparaît toujours avec RAG.
Si vous effectuez une recherche générale par mots-clés, une base de données traditionnelle suffit ; Mais une fois que le système comprend le problème des « significations similaires mais mots différents », une simple correspondance de chaînes ne suffit pas. Le but des bases de données vectorielles est de permettre au système de trouver rapidement les paragraphes les plus pertinents sémantiquement parmi une grande quantité de contenu, plutôt que de simplement chercher les mêmes mots.
La plus grande différence entre elle et les bases de données ordinaires
Les bases de données ordinaires sont meilleures pour effectuer des requêtes conditionnelles précises, telles que le filtrage par temps, nombre et statut ; Les bases de données vectorielles sont meilleures pour les recherches de similarité, comme « trouver le contenu le plus proche du sens de ce passage ». Les deux ne sont pas des substitutions, mais des problèmes différents qu’ils résolvent.
Pourquoi RAG en a si souvent besoin
RAG rappelle généralement des extraits pertinents de la base de connaissances avant de générer des réponses. La chose la plus importante ici n’est pas « si l’information peut être stockée », mais « si l’information pertinente peut être identifiée avec précision ». Les bases de données vectorielles avec intégration peuvent placer les questions des utilisateurs et les fragments de documents dans le même espace sémantique et trouver le résultat le plus proche, qui est la base de nombreux systèmes RAG.
Est-il nécessaire de télécharger une base de données vectorielle sur RAG ?
- Pas nécessairement, la quantité de données est très faible, et une solution simple peut être lancée en premier.
- Cependant, à mesure que plus d’informations deviennent exigeantes, les bases de données vectorielles deviennent généralement plus nécessaires.
- Sa valeur ne réside pas dans « sembler avancé », mais dans « la précision et la rapidité de la récupération ».
Ainsi, une base de données vectorielle ne se limite pas au RAG, mais elle est souvent un élément clé de l’instabilité du RAG. Tant que votre système doit effectuer une recherche au niveau sémantique, il sera très probablement inclus dans le schéma candidat.
