向量数据库与图数据库：哪种更适合检索增强生成（RAG）？
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内容提要
近年来，检索增强生成（RAG）已成为构建依赖深度信息检索和生成响应的AI应用的流行方法。向量数据库适用于语义搜索、可扩展性和非结构化数据，而图数据库适用于关系查询、遍历效率和实时分析。根据数据类型选择合适的数据库。
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关键要点
- 检索增强生成（RAG）是依赖深度信息检索和生成响应的AI应用的流行方法。
- 选择合适的数据库对系统的高效和准确运行至关重要。
- 向量数据库适用于语义搜索、可扩展性和非结构化数据。
- 图数据库适用于关系查询、遍历效率和实时分析。
- 向量数据库使用高维数据存储和检索，优先考虑语义相似性。
- 图数据库通过节点和边明确建模数据点之间的关系。
- 选择向量数据库适合需要检索语义相似数据的RAG任务。
- 选择图数据库适合需要建模复杂实体关系的RAG任务。
- 在某些情况下，可以结合使用向量数据库和图数据库以获得更丰富的上下文。
- 最终选择取决于数据类型和具体需求。
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