Hello， 大家好，我是程序员海军, 全栈开发 |AI爱好者 ｜ 独立开发。
接下来这段时间我将会分享我在开发大模型(DeepSeek/ChatGPT) + RAG之旅，本文将分享向量数据库入门指南，技术选型了 好入门的 Chroma 向量数据库。
向量数据库
1.向量数据库的定义
向量数据库是一种专门设计用于存储、索引和查询高维向量数据的数据库。向量是数据的数值表示，通常由机器学习模型（尤其是嵌入模型）生成，用于捕捉文本、图像、音频等内容的语义特征。
例如：
输入文本"苹果手机"，嵌入模型生成一个 768 维向量（如 [0.12, -0.45, 0.67, ...]）。
向量数据库存储这些向量，并能快速找到与"智能手机"或"iPhone"语义相似的向量。
2.它与传统数据库区别
传统数据库（如 MySQL、MongoDB）和向量数据库在设计目标和应用场景上有显著差异：
| 特性 | 传统数据库 | 向量数据库 |
|---|---|---|
| 数据类型 | 结构化（如表格）或半结构化（如 JSON） | 高维向量（浮点数数组） |
| 查询方式 | 精确匹配（如 SQL 查询、关键字搜索） | 语义相似性搜索（基于向量距离） |
| 索引机制 | B+树、哈希索引等 | HNSW、ANN 等近似最近邻算法 |
| 应用场景 | 事务处理、数据分析 | 语义搜索、推荐系统、LLM 知识增强 |
| 查询效率 | 适合精确查询，语义搜索效率低 | 优化高维向量快速检索，语义搜索效率高 |
例如:
- 传统数据库：查询"SELECT * FROM products WHERE brand = 'Apple'"需要精确匹配。
- 向量数据库：查询"智能手机"时，返回语义上相似的文档（如关于 iPhone、Samsung 的内容）。
3.为什么它在LLM 开发中很重要？
大型语言模型（LLM）虽然强大，但存在以下局限性：
- 知识过时：LLM 的训练数据有截止日期，无法实时获取最新信息。
- 幻觉问题：LLM 可能生成不准确或虚构的回答，特别是在专业领域或特定事实查询中。
- 上下文限制：LLM 的上下文窗口有限，无法直接处理海量外部知识。
向量数据库的解决方案：
- 存储外部知识：将最新文档、领域知识向量化后存储，供 LLM 检索。
- 语义检索：通过向量相似性搜索，提供与用户查询最相关的上下文，增强 LLM 输出准确性。
- 高效扩展：支持大规模文档的快速检索，弥补 LLM 上下文窗口的限制。
- 应用场景 ：
- 构建企业知识库：如技术文档、法律文件问答。
- 实时信息检索：如新闻摘要、学术论文搜索。
- 个性化推荐：如基于用户历史记录的推荐系统。
Chroma 向量数据库
1.Chroma 定义
Chroma 是一个开源的、轻量级的向量数据库，专为存储和查询嵌入向量设计，广泛用于 LLM 开发中的语义搜索和 RAG 应用。它支持Python/JavaScript，集成LangChain等框架。
2.Chroma核心功能
Chroma 的主要作用是存储和管理高维向量，加速语义检索，为 LLM 提供外部知识支持。
- 向量存储：将文档、文本或多模态数据转换为向量并存储。
- 快速检索：基于 HNSW（层次导航小世界图）算法，支持高效的近似最近邻（ANN）搜索。
- 元数据管理：为向量附加元数据（如文档来源、时间戳），支持过滤查询。
- 持久化：支持将数据库保存到磁盘，适合长期使用。
3.Chroma主要场景
Chroma 在 LLM 开发中有广泛的应用场景：
- 知识库问答：将企业文档、学术论文向量化，支持语义搜索和问答。
- 推荐系统：基于用户输入或历史记录推荐相关内容（如新闻、商品）。
- 对话系统增强：存储对话历史或外部知识，增强 LLM 的上下文能力。
- 多模态搜索：结合文本、图像向量，实现跨模态检索（如搜索与图片描述相关的文档）。
- 实时信息处理：为 LLM 提供最新信息（如新闻、社交媒体数据）。
例如：
- 企业知识库：将公司技术文档存储到 Chroma，用户查询"如何配置服务器"时，检索相关文档并生成答案。
- 智能客服：存储常见问题和解答，用户提问时快速检索并生成自然语言回复。
4.Chroma 在 RAG 中的作用：解决LLM幻觉
Chroma 与 其它向量数据库区别
| 产品 | 类型 | 核心优势 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| Chroma | 开源 | 轻量级、易集成LangChain | 快速原型开发、中小项目 |
| Pinecone | 云托管 | 自动扩缩、低延迟 | 企业级高并发场景 |
| PGVector | PostgreSQL扩展 | SQL兼容、事务支持 | 需混合结构化/向量查询 |
| Milvus | 开源分布式 | 支持十亿级向量 | 超大规模数据场景9 |
最后
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