向量数据库

AI时代之向量数据库概览向量数据库作为AI时代的新型基础设施，正迅速成为处理非结构化数据的核心工具。随着大模型技术的普及，企业越来越依赖向量数据库实现语义检索、知识库增强(RAG)、智能推荐等应用。本文将全面解析主流向量数据库产品，包括其开发商背景、适用场景、优缺点分析及收费模式，帮助企业或开发者根据自身需求选择最合适的向量数据库解决方案。

数据库全解析：从关系型到向量数据库，LLM 开发中的选型指南大语言模型 (LLM) 开发工程师 | 中国传媒大学 · 数字媒体技术（智能交互与游戏设计）CSDN · 个人主页 | GitHub · Follow

无名修道院

AI大模型应用开发-RAG 基础：向量数据库（FAISS/Milvus）、文本拆分、相似性搜索（“让模型查资料再回答”）RAG = Retrieval-Augmented Generation检索增强生成，核心逻辑是「让大模型先查 “专属资料”，再基于资料回答问题」。

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~~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。

LangChain v1.0+ Retrieval模块完全指南：从文档加载到RAG实战【个人主页：玄同765】大语言模型（LLM）开发工程师｜中国传媒大学·数字媒体技术（智能交互与游戏设计）

AI 学习与实战系列：RAG 入门与实践全指南在近年来 AI 技术的蓬勃发展中，如何有效地获取、处理和利用知识成为了研究者和开发者们关注的焦点。RAG（Retrieval Augmented Generation）作为一种结合知识检索与生成模型的技术，脱颖而出，为许多实际问题带来了解决方案。本文旨在通过分节详解，带领读者深入理解 RAG 的核心概念、实现步骤以及实践要点。

Weaviate 简介与基本使用定义Weaviate 是一个开源的、云原生的 AI-native 向量数据库。它能够同时存储对象和向量嵌入，支持将向量搜索与结构化过滤相结合，具备云原生数据库的容错性和可扩展性。

LangChain v1.0+ Memory 全类型指南：构建上下文感知大模型应用的核心方案【个人主页：玄同765】大语言模型（LLM）开发工程师｜中国传媒大学·数字媒体技术（智能交互与游戏设计）

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12.RAG知识库—快速入门目录一.前景回顾二.存储（构建向量数据库操作对象）1.引入依赖2.加载知识数据文档3.构建向量数据库操作对象，把文档切割、向量化并存储到向量数据库中

程序猿炎义

【Easy-VectorDB】Faiss核心功能进阶索引训练耗时长（百万级别需分钟级），需将训练好的索引“持久化”保存，在线服务时直接加载使用，避免重复训练。

2026国产向量数据库选型新趋势：融合架构如何支撑AI与信创双轮驱动随着人工智能与大模型技术的深度渗透，非结构化数据的存储与语义检索需求呈指数级增长。图像、文本、语音等多模态数据广泛应用于智能客服、推荐系统、知识问答等场景，推动企业对高效向量处理能力的需求持续攀升。在此背景下，向量数据库作为支撑RAG（检索增强生成）、智能推荐、多模态搜索等AI应用的核心基础设施，正逐步成为信息技术创新体系中不可或缺的一环。

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2.2 向量数据库目录第一部分：向量数据库核心概念1. 什么是向量数据库？2. 为什么需要专门的向量数据库？第二部分：核心工具详解

Java后端的Ai之路

【AI大模型开发】-基于FAISS的语义搜索系统（实战）向量数据库是一种专门用于存储、索引和检索高维向量数据的数据库系统。在AI领域，向量通常是指通过预训练模型（如Transformer）将文本、图像等非结构化数据转换而成的数值表示（Embedding）。

Java后端的Ai之路

【AI大模型开发】-基于向量数据库的PDF智能问答系统（实战）ChatPDF-Faiss是一个基于向量数据库技术的PDF智能问答系统，它能够将PDF文档内容转换为向量表示并存储在FAISS向量数据库中，用户可以通过自然语言提问获取文档中相关信息的精确回答。

Java后端的Ai之路

【AI大模型开发】-Embedding 与向量数据库：从基础概念到实战应用什么是Embedding?专业解释大白话解释生活案例为什么要用Embedding?专业解释大白话解释生活案例

Milvus向量库Java对接使用指南博主介绍：✌目前全网粉丝4W+，csdn博客专家、Java领域优质创作者，博客之星、阿里云平台优质作者、专注于Java后端技术领域。

ChromaDB02-代码实战运行ChromaDB向量数据库的过程中有遇到一些问题，在此记录过程中遇到的问题和解决办法，代码仓库：https://gitee.com/enzoism/kumi_chroma_db.git

model.onnx 深度分析报告（第2篇）本文档是 model.onnx 深度分析系列的第二篇，将深入解析实际项目中如何使用ONNX模型进行语义匹配。

ChromaDB01-运行向量数据库本指南提供多种方法来检测 ChromaDB 是否成功运行，包括 API 健康检查、客户端连接验证、Docker 容器状态查看等。

程序员柒叔

Dify 集成-向量数据库Dify 支持 28+ 向量数据库，用于实现 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 功能。向量数据库是知识库系统的核心组件，负责存储文档的向量表示并提供高效的相似度检索能力。