导致RAG管道崩溃的笔记本电脑归还

文章讨论了RAG（检索增强生成）管道中的问题，特别是如何通过结合向量相似性和结构化SQL来提高检索准确性。

作者指出，语义相似性与事实正确性不同，强调了检索准确性存在差距。

提出三种查询模式以解决文档过时和权限隔离问题。

建议将向量和结构化数据存储在同一数据库中，以简化操作和提高一致性。

混合搜索是指将向量相似性与结构化SQL谓词结合的单一数据库查询。

通过时间约束过滤过时文档，提升检索速度和准确性。

通过权限表的连接实现租户隔离，确保用户只能访问其权限范围内的内容。

通过聚合查询实现类别排名，找出信号最强的文档类型。

混合搜索在许多实际案例中比纯向量搜索更快，因为结构化过滤显著减少了向量搜索空间。

作者提到的“向量副车”模式导致一致性问题和操作复杂性，建议将向量和结构化数据放在同一数据库中。

SQL兼容性使得团队可以使用熟悉的查询语言，降低了采用新技术的障碍。

在单租户、单文档类型的情况下，纯向量搜索是可行的，但在多租户或文档过期的情况下需要混合搜索。

数据库查询是AI堆栈中的关键中间层，决定了模型看到哪些文档，影响下游结果的正确性。