【大模型基础设施工程】18：向量库与图 RAG
内容提要
本文探讨了RAG（检索增强生成）中的存储与检索层，重点介绍向量索引算法的选择和量化方法，以及2024-2026年工业界的趋势。文章分为四部分：算法底层、产品选型、工程实操和图RAG与趋势，提供实用的参数和代码示例。向量检索主要使用近似最近邻（ANN）算法，推荐HNSW作为工业标准，并结合量化技术以降低内存占用。最后，GraphRAG结合知识图谱与向量检索，提升多跳推理能力。
关键要点
-
本文探讨了RAG中的存储与检索层，重点介绍向量索引算法的选择和量化方法。
-
向量检索主要使用近似最近邻（ANN）算法，推荐HNSW作为工业标准，并结合量化技术以降低内存占用。
-
IVF（倒排文件）算法通过聚类和倒排索引提高检索效率，适合大规模数据。
-
HNSW（分层可导航小世界图）是主流向量库的默认索引，具有高召回率和较低的内存占用。
-
量化方法如SQ、PQ和OPQ可以在压缩率与召回率之间进行权衡，RaBitQ是2024年的新兴技术。
-
2026年向量数据库市场将分为专用、扩展、云托管和国产四类，Milvus和Qdrant是主要的专用向量库。
-
GraphRAG结合知识图谱与向量检索，提升多跳推理能力，适用于复杂查询场景。
-
未来趋势包括Serverless架构、二值化技术的普及、Late Interaction的回潮和GraphRAG的工程化。
延伸问答
RAG中的向量索引算法有哪些选择？
RAG中的向量索引算法主要包括HNSW、IVF-Flat、IVF-PQ等，HNSW被推荐为工业标准。
HNSW算法的主要特点是什么？
HNSW算法具有高召回率和较低的内存占用，是主流向量库的默认索引。
量化方法在向量检索中有什么作用？
量化方法通过压缩向量来降低内存占用，同时在压缩率与召回率之间进行权衡。
GraphRAG如何提升多跳推理能力？
GraphRAG结合知识图谱与向量检索，通过图的结构提升多跳推理能力，适用于复杂查询场景。
2024-2026年向量数据库市场的趋势是什么？
未来向量数据库市场将分为专用、扩展、云托管和国产四类，技术趋势包括Serverless架构和二值化技术的普及。
如何选择适合的向量库？
选择向量库时应考虑规模、成本、是否需要混合检索和多跳问答等需求。
