一 RAG 与向量检索
1.1 RAG 概念
检索增强生成（Retrieval-augmented Generation），简称 RAG。
RAG 通常包括两个阶段：1、检索上下文相关信息；2、使用检索到的知识指导生成过程。简单来说，就像开卷考试，我们可以携带参考材料用来查找相关信息来回答问题。
1.2 RAG 意义
目前对大模型的使用通常存在两个主要挑战：1、由于生成模型依赖于内在知识（权重），对于未覆盖到的知识领域可能会产生大量的幻觉，也就是“一本正经的胡说八道”；其次，由于大模型参数量巨大，重新训练或微调方法成本过高。
1.3 RAG 应用框架
RAG 应用框架如下图所示，包含文本向量化、检索向量数据库、获取上下文（相关知识/文档）、prompt 构造、调用大模型执行文本生成等主要环节。
当然这里只是描述了一个主流程，实际应用还有对多轮/历史会话处理、多轮问题改写，意图识别与分发，结果聚合等等。
二 向量数据库
由于介绍 RAG 的文章已经很多，本篇主要打算介绍向量数据库部分，所以不再对 RAG 进行赘述。
2.1 向量数据库方案
目前已经有十几种可选的向量数据库技术方案，包括 Milvus、MongoDB Atlas、Chroma、Weaviate 等。从分类的角度说，包括：原生向量数据库（Chroma、LanceDB、Mivus 等）、支持向量的全文检索数据库（Elastic、Lucene、OpenSearch 和 Solr）、支持向量的 NoSQL 数据库（Cassandra、Rockset、Azure Cosmos DB 和 MongoDB）、和支持向量的关系数据库（PostgreSQL、Clickhouse、SingleStoreDB 等）。
主流向量数据库的部分指标对比如下：
通常大模型应用场景，Milvus 等原生向量数据库是最推荐的。但根据实际使用场景和习惯，在知识库数量并不是很大的场景（亿级以下），考虑到使用习惯和学习复杂度，也可以选择 PgSQL 等关系型数据库。
2.2 PgSql 与 PgVector
Postgres 通过 pg_vector 和 pg_embdding 两个插件来实现向量数据库，让 PG 数据库支持向量索引检索的能力。其索引算法使用的是基于 Faiss 的 IVF Flat 索引，提供了优异的召回率。
三 基于 PgSql 的向量检索示例
3.1 建立向量库
如下建表语句所示，向量库主要文档内容和 embedding（文档向量化结果）。考虑到在实际应用场景可能涉及文档权限控制，或展示参考资料，我们还设计了文档名、文档 id 字段。
-- vector.knowledge_doc_vector definition
-- Drop table
-- DROP TABLE vector.knowledge_doc_vector;
CREATE TABLE vector.knowledge_doc_vector ( id bigserial NOT NULL, doc_id bigserial NOT NULL, embedding public.vector NULL, doc_content text NULL, doc_name varchar NULL, doc_page varchar NULL, CONSTRAINT knowledge_doc_vector_pkey PRIMARY KEY (id));
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示例数据如下：
3.2 Mybatis 连接 PgSql
除了 mybatis-plus 之外，引入 pgsql 和 pgvector 两个依赖：
<dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId> <version>3.5.3.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.postgresql</groupId> <artifactId>postgresql</artifactId> <version>42.6.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.pgvector</groupId> <artifactId>pgvector</artifactId> <version>0.1.6</version> </dependency>
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3.3 编写 mapper
用于查找相似向量，按照余弦相似度计算
import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;import com.fawvw.pms.vector.domain.dto.KnowledgeDocVectorDTO;import com.fawvw.pms.vector.domain.entity.KnowledgeDocVector;import com.google.gson.Gson;import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;import org.apache.ibatis.annotations.SelectProvider;
import java.util.Arrays;import java.util.List;import java.util.Map;
@Mapperpublic interface VectorMapper extends BaseMapper<KnowledgeDocVector> { @SelectProvider(type = SqlProvider.class, method = "findUsersWithSimilarVectors") List<KnowledgeDocVectorDTO> findUsersWithSimilarVectors(double[] targetVector);
static class SqlProvider { public String findUsersWithSimilarVectors(Map<String, Object> param) { System.out.println("param keys:" + new Gson().toJson(param.keySet())); double[] targetVector = (double[]) param.get("array"); String sql = "SELECT id, doc_id, embedding, doc_content, " + "cosine_distance(embedding, '" + Arrays.toString(targetVector) + "') AS similarity " + "FROM knowledge_doc_vector " + "ORDER BY similarity DESC"; return sql; } }}
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3.4 方法中调用，查询相似向量
下面示例代码使用的是阿里的灵积服务计算 embedding，也可以采用其他方式计算。
public List findSimilarVector(String query) { // query转为向量 TextEmbeddingResult embeddingResult = dashCodeHttpApi.textEmbedding(query); List<Double> embeddings = embeddingResult.getOutput().getEmbeddings().get(0).getEmbedding(); double[] vector = new double[embeddings.size()]; for (int i = 0; i < embeddings.size(); i++) { Double embedding = embeddings.get(i); vector[i] = embedding; } log.info("vector:{}", vector); List<KnowledgeDocVectorDTO> vectorDTOList = vectorMapper.findUsersWithSimilarVectors(vector); log.info("vectorDTOList:{}", vectorDTOList); // 过滤掉相似度低的向量检索结果 阈值:0.7 vectorDTOList = vectorDTOList.stream() .filter(vectorDTO -> vectorDTO.getSimilarity() <= 0.7) .collect(Collectors.toList());
return vectorDTOList; }
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拿到与问题相关的文档知识之后，我们就可以封装 prompt，并调用大模型 API 获取生成式回答了。
具体方法这里不再列举。
四 小结
本篇介绍了 RAG 的一些基础知识，以及向量库在其中的作用及选型。并基于 PgSQL 给出了一个向量库的使用示例。接下来的文章中，我们将深入探索如何实现可用的 RAG 应用。欢迎留言一起探讨。
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