Unity中使用LLMUnity遇到的问题（五）——主要脚本的继承关系+用DuckDB对知识库升级的思考

本文部分内容为GPT问答生成，肯定有错漏的地方，人老体衰，还请轻拍指正~~

文章目录

一、LLMUnity中脚本的继承关系
[二、LLMUnity中RAG search的种类](#二、LLMUnity中RAG search的种类)
- - [1、 LLM 检索技术对比：SimpleSearch vs. DBSearch vs. DuckDB[向量搜索]](#1、 LLM 检索技术对比：SimpleSearch vs. DBSearch vs. DuckDB[向量搜索])
  - [2、核心结论](#2、核心结论)
[三、普通数据库 VS 列数据库 VS 向量数据库](#三、普通数据库 VS 列数据库 VS 向量数据库)
- - [1、数据库技术大比拼：普通行式 vs. 分析型列式 vs. 向量数据库](#1、数据库技术大比拼：普通行式 vs. 分析型列式 vs. 向量数据库)
[四、核心选型结论（检索组件 + 数据库双层维度）](#四、核心选型结论（检索组件 + 数据库双层维度）)
- - [1、LLM 检索组件选型：按场景定方案，拒绝过度设计](#1、LLM 检索组件选型：按场景定方案，拒绝过度设计)
  - [2、AI 应用底层数据库选型：按核心需求选类型，兼顾场景拓展性](#2、AI 应用底层数据库选型：按核心需求选类型，兼顾场景拓展性)

一、LLMUnity中脚本的继承关系

二、LLMUnity中RAG search的种类

1、 LLM 检索技术对比：SimpleSearch vs. DBSearch vs. DuckDB[向量搜索]

在构建 RAG（检索增强生成）系统或 AI NPC 时，选择合适的检索组件至关重要。下表对比了 LLMUnity 的原生组件与目前流行的 DuckDB 方案。

维度	SimpleSearch.cs (原生)	DBSearch.cs (原生)	DuckDB + VSS (进阶方案)
算法原理	暴力搜索 (线性扫描)	ANN (近似最近邻/HNSW)	向量化 HNSW (C++ 级优化)
检索性能	O ( N ) O(N) O(N)：随数据量线性变慢	O ( log ⁡ N ) O(\log N) O(logN)：大规模下极快	极快：利用 CPU SIMD 指令集加速
结果准确度	100% 准确 (绝对最优解)	近似准确 (存在极小误差)	近似准确 (精度/速度可调)
建议数据量	< 1,000 条片段	1,000 ~ 100,000 条	1,000 ~ 1,000,000+ 条
内存管理	向量常驻内存，占用较小	索引和向量常驻内存，占用较大	灵活，支持磁盘缓存和分页加载
逻辑过滤	不支持：仅语义匹配	不支持：仅语义匹配	极强：支持标准 SQL (WHERE/AND)
持久化方式	二进制/JSON 序列化	专用索引文件 (.zip/.bin)	标准数据库文件 (.db)
适用场景	简单 NPC 对话、小型原型演示	中大型世界观、长篇百科检索	专业 RAG 应用、复杂逻辑游戏系统

2、核心结论

结合实操落地场景，补充3类检索组件的选型优先级和避坑点，少走弯路：

SimpleSearch：适合"小而精"的场景。像是一页页翻书，虽然慢但保证不漏掉任何信息。

⚠️ 避坑：不要用于1000条以上数据，否则会严重影响LLM响应速度，降低用户体验。
DBSearch：适合"大而快"的场景。通过预建索引实现毫秒级响应，是处理海量文本的工业级标准。

⚠️ 避坑：内存敏感场景慎用（如嵌入式设备），10万条以上建议定期清理无效索引，减少内存占用。
DuckDB：适合"复杂而专业"的场景。不仅拥有 DBSearch 的速度，还能通过 SQL 实现混合搜索（例如：只搜特定章节、特定角色的记忆），是目前本地 RAG 系统的最佳实践。

✅ 优势：兼顾速度、灵活性和可扩展性，可无缝对接LLMUnity，适合从原型快速迭代到生产级应用。

三、普通数据库 VS 列数据库 VS 向量数据库

1、数据库技术大比拼：普通行式 vs. 分析型列式 vs. 向量数据库

在构建现代 AI 应用（如 RAG 系统）时，理解这三种数据库的差异是技术选型的关键。

维度	普通数据库 (行式 / OLTP)	分析型数据库 (列式 / OLAP)	向量数据库 (Vector DB)
核心定位	面向事务处理，解决高频单条数据的增删改查	面向批量分析，解决大规模结构化数据的计算统计	面向语义检索，解决高维向量的快速近邻匹配
代表产品	MySQL, PostgreSQL, SQLite	DuckDB, ClickHouse, BigQuery, Snowflake	Pinecone, Milvus, Weaviate, Qdrant
数据存储布局	按行存储：一条数据的所有字段物理连续存储，开箱即取整行数据	按列存储：同一列的所有数据物理连续存储，查询仅加载目标列	索引优先存储：专用格式存储高维向量，同时构建拓扑索引（如 HNSW），弱化行 / 列概念
硬件资源利用	侧重磁盘 IO 优化，适配机械硬盘，对 CPU 利用率低	侧重 CPU / 内存优化，充分利用多核 + SIMD，适配固态硬盘	侧重 CPU/GPU 优化，支持异构计算，对内存带宽要求高
擅长核心操作	高频 CRUD：单条 / 少量数据的增、删、改、查，支持高并发写	批量聚合计算：求和、平均值、分组统计、大批量过滤排序，支持复杂 OLAP 函数	语义向量检索：Top-K 近邻匹配、相似度计算，支持向量增删改的增量索引
检索核心原理	关键词匹配 / B-Tree/B+Tree 索引，基于字符匹配	向量化执行 (SIMD) / 列级扫描，基于数值计算	ANN 近似近邻算法 (HNSW/IVF/FAISS)，基于向量空间距离
核心数据形态	结构化表格数据（姓名、年龄、订单号、时间戳等），字段维度低	大规模结构化 / 半结构化数据（日志、报表、量化数据等），支持多维列计算	高维向量数据（512/1024/1536 维，代表文本 / 图片 / 音频的语义特征）+ 少量元数据
事务支持	强 ACID：支持事务原子性、一致性、隔离性、持久性，适合核心业务交易	弱 / 无 ACID：部分支持最终一致性，牺牲事务换分析性能	弱事务：仅支持基础的向量增删改，无复杂事务，聚焦检索性能
RAG 场景核心能力	弱：无原生向量支持，需自定义函数序列化向量，仅能做简单暴力检索，效率极低	强 (潜力股)：原生支持向量类型 + 相似度函数，列存架构极速计算向量距离，支持向量 + 结构化数据混合查询	最强 (原生)：专为海量向量设计，专用索引 + 量化优化，检索效率是暴力计算的百倍以上，部分支持基础结构化过滤
RAG 部署成本	低：生态成熟，易上手，但需二次开发向量能力，后期维护成本高	中低：轻量产品（如 DuckDB）无部署成本，SQL 语法通用，无需额外学习成本	中高：需学习专用索引配置、向量调优，分布式产品需搭建集群，维护成本较高
生活化形象比喻	像名片夹：翻开一页就能看到一个人的所有信息，找单个人快，找一群人的某个特征慢	像财务报表：只想看 "利润" 这一列时，无需翻阅全文，批量提取某类信息效率极高	像宇宙星座图：将每个语义转化为星星，意思相近的星星聚成星座，按空间距离快速找相似星星

四、核心选型结论（检索组件 + 数据库双层维度）

1、LLM 检索组件选型：按场景定方案，拒绝过度设计

（1）快速验证 / 极小数据量（<1000 条）：直接用 SimpleSearch，无需考虑性能，追求开发效率与结果精准度，零调优成本；
（2）LLMUnity 生态内 / 纯语义检索（1000-100000 条）：选择 DBSearch，原生集成无依赖，ANN 索引保证大规模数据的检索速度，满足绝大多数游戏 AI/NPC 场景；
（3）专业 RAG / 混合检索 / 大规模数据（100000 条 +）：必选 DuckDB + VSS，兼顾检索速度、灵活的 SQL 过滤、轻量部署，是本地 RAG 系统的最佳实践，同时可无缝对接后续的数据分析需求。

2、AI 应用底层数据库选型：按核心需求选类型，兼顾场景拓展性

（1）纯业务交易 + 少量数据检索：选普通行式数据库（MySQL/SQLite），优先保证业务数据的事务安全性，向量检索需求可通过轻量扩展实现（如 SQLite 的 vector 扩展），适合小型 AI 应用的 "一站式" 需求；
（2）结构化分析 + 中小规模 RAG（百万级向量内）：选分析型列式数据库（DuckDB/ClickHouse），列运算 + 向量搜索双核心能力，完美适配 "结构化数据统计 + 向量语义检索" 的混合场景，一次部署满足多类需求，性价比最高；
（3）纯大规模向量检索 / 分布式 RAG（亿级向量 + 高并发）：选原生向量数据库（Milvus/Qdrant），专用索引与分布式架构，保证海量向量的毫秒级检索与高并发支持，适合企业级生产环境的纯 AI 检索场景；
（4）超大型混合场景（分布式业务数据 + 亿级向量 + 复杂分析）：采用 "行式数据库 + 列式数据库 + 向量数据库" 协同架构，行式数据库管业务交易，列式数据库管批量分析，向量数据库管语义检索，通过数据同步实现三者联动，打造完整的 AI 数据生态。