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向量数据库产品有哪些模型:技术分类与应用场景
2025-07-03 14:36来源:
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向量数据库产品模型根据技术架构与应用场景形成多样化解决方案,以下结合向量数据库embeddingCollectionRAG神经网络自然语言处理解析核心类型。

一、纯向量存储检索模型

以Faiss为代表,聚焦embedding向量的高效存储与检索,支持L2距离、余弦相似度等多种计算方式,常作为底层引擎集成到复杂系统中,适合对检索性能要求极高的场景。

二、图向量融合模型

如Neo4j与Milvus的结合方案,通过图结构组织实体关系,向量数据库存储实体embedding,支持“图遍历+向量检索”的混合查询,适用于知识图谱、推荐系统等需要关联分析的场景。

三、大模型增强模型

部分产品内置LLM与RAG模块,如Qdrant,用户可直接通过自然语言查询向量数据库。大模型将查询转化为向量,RAG从Collection中检索相关embedding,并将结果整合为自然语言回答,降低使用门槛。

结语

向量数据库产品模型通过向量数据库embeddingCollectionRAG神经网络自然语言处理的不同组合,为企业提供适配多种场景的技术方案,推动非结构化数据管理的智能化升级。


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