向量数据库通过将非结构化数据转换为向量，支持相似性搜索。它们采用近似最近邻算法提高检索速度，解决大规模数据搜索问题。主要技术包括HNSW、IVF和PQ等索引方法，结合元数据过滤和混合检索，提升搜索精度和效率。

本文讨论了多模态RAG系统，介绍了向量搜索和向量数据库的基本概念，强调了嵌入模型的重要性，并介绍了FLAT、IVF和HNSW等不同的索引方法。最后，作者说明了如何利用Milvus和vLLM等开源工具构建自托管的多模态RAG系统，以提高检索和生成效率。

HNSW（层次可导航小世界）是一种高效的向量搜索索引方法，通过构建多层图结构加速搜索，避免了暴力搜索的低效，能够快速定位大规模数据集中的最近邻。其参数设置（如m、ef_construct和hnsw_ef）可根据需求优化搜索速度和准确性，适用于实时更新和语义搜索，但在小型集合或需要精确搜索时，暴力搜索可能更合适。